Hace unos días tuvo lugar ‘In2Data’, el evento organizado por U-tad para analizar cómo se están aplicando las estrategias Big Data en sectores tan diversos como el transporte, el servicio de vídeo en streaming o el deporte, donde se puso de manifiesto que a día de hoy no hay ninguna empresa que no intente sacar el máximo partido de los datos que maneja. Expertos en Data de entidades como Cabify, Telefónica, y Olocip mostraron al cerca de centenar de asistentes sus estrategias de Big Data, a la vez que la empresa DataRobot presentó la plataforma más avanzada del mercado de machine learning.
Alberto Rorai, Data Scientist en Cabify, explicó como para ellos los aeropuertos internacionales son sitios claves al ser localizaciones donde se producen un amplio uso de sus coches y cómo combinando diferentes métodos estadísticos descubrieron ineficiencias y anomalías críticas en el servicio detectando, en algunos casos, comportamientos inapropiados en sus flotas de vehículos que pudieron corregir.
Por su parte, Federico Castanedo, Lead Telco Data Scientist y EMEA CFDS en DataRobot, así como antiguo profesor de los postgrados en Data que se imparten en el Centro Universitario U-tad, expuso la importancia de automatizar los procesos de machine learning con el fin de simplificar el trabajo de los Data Scientists. Con su herramienta de automated machine learning, se mejora la productividad de los Data Scientists y se optimiza el trabajo y los recursos de los departamentos de Data, ya que es capaz de generar cientos de modelos, interpretarlos, monitorizarlos y ponerlos en producción.
Castanedo mostró el caso práctico de una empresa de préstamos personales y cómo dicha herramienta es capaz de predecir ratios de impago y los registros con mayor probabilidad de impago.
Arturo Pareja, Senior Data Engineer en Telefónica informó de cómo la explotación de los datos de un servicio de vídeo como ‘Movistar+’ o ‘Movistar Play’ es fundamental para tomar decisiones acertadas de negocio. Estudiando el consumo que hace el usuario del producto y controlando qué hace en cada momento (desde qué dispositivo accede, qué canales y qué contenidos ve, qué alquilan, cuánto tiempo reproducen un contenido, etc.) pueden ofrecer una experiencia más satisfactoria y personalizada al usuario.
Por último, Marco Benjumeda, IA Specialist en Olocip, aclaró cómo la Inteligencia Artificial se está empezando a aplicar para optimizar la toma de decisiones en ámbitos deportivos y mejorar el rendimiento de los jugadores. La IA tendrá un impacto fundamental en el mundo de los deportes, especialmente en áreas como el reclutamiento de jugadores, el análisis de rendimiento estratégico y el ámbito médico.
La herramienta de Olocip es capaz, por ejemplo, de predecir las lesiones que puede sufrir cada jugador y en qué parte del cuerpo, recomendando al cuerpo técnico ejercicios a evitar, reducir la carga o mejorar la calidad del sueño. A su vez, la herramienta también ofrece un listado de jugadores que podríamos fichar en función de las características de un jugador que se nos haya ido.
Estas ponencias tuvieron lugar tras la reunion previa del Comité Industrial de Data de U-tad al que asistieron las principales empresas del ecosistema Big Data en España, como son Telefónica, Banco Santander, Minsait by Indra, Vodafone, Bi Geek, Lang.ai, Wireless DNA (WDNA), Neoris, Open Sistemas, entre otros. En dicha reunión se puso en común la actualización de la oferta formativa de U-tad en el área de Data para cubrir las necesidades trasladadas por dicho Comité previamente, se discutieron cuáles son las tecnologías que se están imponiendo en la industria y se estableció el plan de trabajo y colaboración para este nuevo ejercicio.
Jorge Calderón, consejero delegado de U-tad abrió el acto celebrado en Madrid International Lab al que asistieron D. Miguel Ángel Redondo, delegado del área de gobierno de Economía, Innovación y Empleo y D. Ángel Niño, concejal delegado de Emprendimiento, Empleo e Innovación en el Ayuntamiento de Madrid quienes recalcaron la importancia del Big Data y cómo el actual consistorio pretende fomentar el desarrollo de nuevas empresas especializadas en este sector, generando así empleo cualificado y aprovechando el talento de los estudiantes y profesionales.
U-tad, como Centro especializado en la formación en el ecosistema Big Data dispone de una oferta formativa altamente especializada: un ‘Máster en Data Science & Big Data’ (600h.) el cual cuenta con dos itinerarios de especialización: uno en Big Data Architecture, más focalizado en las infraestructuras, y otro en Data Science, que profundiza en las técnicas del Análisis de Datos. Además, también imparte un programa ‘Experto en Business Analytics’ (300h.) para aquellos perfiles no técnicos que quieran profundizar en esta área.
