Exposición de trabajos de Ciencia de Datos en la UTNBA

La asignatura Ciencia de Datos realizará el sábado  17 de noviembre, a partir de las 9hs. en el Aula Magna de la sede Medrano de la UTN Buenos Aires, una exposición de posters realizados por los alumnos, en los que cada uno describirá su desarrollo a través de una infografía.
Los alumnos explicarán cómo obtuvieron los datos, qué algoritmos aplicaron y qué conclusiones y resultados obtuvieron.
El evento, organizado por los Ingenieros Industriales Martín Palazzo, Sebastián Pinto, Matías Callara y Agustín Velázquez, docentes y creadores de la materia Ciencia de Datos, quienes además se graduaron en la maestría en Optimización y Seguridad de Sistemas (OSS) de la Universidad de Troyes, Francia.
“La intención es invitar a la comunidad tecnológica, no sólo de la UTN Buenos Aires, que quiera profundizar en esta área. Nuestro objetivo es dar a conocer lo que se está haciendo en la Facultad, que se conozcan los trabajos de los alumnos y al mismo tiempo propiciar un espacio de encuentro para los interesados en estas temáticas”, explicó Palazzo.
“Cada estudiante -agregó- tomó un set de datos reales, hizo un análisis sobre ellos y entrenó modelos de machine learning para lograr cierto tipo de predicciones o conclusiones y generar más información sobre datos ruidosos”.
Durante el evento, el Dr. en Ciencias Sociales, German Rosatti, quien se especializó en el uso de la Ciencia de Datos para mejorar sus trabajos, y el Lic. en Economía, Federico Baylé, quien trabaja en crecimiento urbano utilizando imágenes satelitales y redes neuronales profundas, brindarán una charla sobre esta nueva disciplina.
“Vamos a realizar más reuniones en el futuro. Serán mucho más técnicas, estarán dirigidas a personas que tengan interés en procesamiento de lenguaje natural o de imágenes, o en alguna aplicación comercial. Van a poder acercarse y generar un espacio de conocimiento”, afirmó Palazzo.
Si bien el evento será abierto al público, estará destinado especialmente a estudiantes de Ingeniería o de ciencias exactas, “gente que tal vez no sabe lo que es machine learning, pero que sí ha pasado por cierta preparación técnica y científica”.
La entrada seré libre y gratuita,  pero requiere inscripción previa a través del link que se publicará en la página de Facebook de la asignatura.