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II Programa de Data Science culminó con la presentación de nueve proyectos

La Sociedad Ecuatoriana de Estadística Núcleo Guayas culminó su II Programa de Data Science, el 24 de enero pasado, en Guayaquil. El evento, denominado After Office Demo Day, sirvió de plataforma para la presentación de nueve proyectos de ciencia de datos, en los cuales los estudiantes demostraron los conocimientos obtenidos durante 9 meses de capacitación.  

Cada uno de los trabajos consideró solucionar una problemática, en campos tan variados como ventas, deserción de clientes o seguridad. Uno de ellos, por ejemplo, constituyó el entrenamiento de un modelo computacional, que mediante el análisis de patrones de comportamiento permita generar una alerta (riesgoso, posiblemente riesgoso o no riesgoso) sobre mensajes potencialmente suicidas.

“La importancia de la ciencia de datos radica en que no solo sirve de manera comercial a las empresas, sino que también puede ayudar a resolver problemas de índole social en la comunidad. Por ejemplo, se puede encontrar una relación entre la cantidad de personas que viven en un mismo sector, sus niveles de pobreza o sus necesidades”, dijo Ángel Catagua, director de la SEE Núcleo Guayas.

La próxima edición del Programa de Data Science de la SEE se abrirá en marzo de 2020 en Quito, y en abril, en la ciudad de Guayaquil.

A continuación, los proyectos presentados por los estudiantes del II Programa de Data Science.

Clúster de vías reportadas como congestionadas por los usuarios de Waze.

Integrantes: Angie Galarza, Christian Rochina, Miguel Gaybor.

Aplicación de algoritmos de clasificación para detección de mensajes potencialmente suicidas en redes sociales.

Integrantes: Teddy Arteaga, Jéssica Zambrano, Jorge Párraga, Diego Peralta, Ángelo Martínez.

Detección de pérdidas no técnicas fraudulentas de energía eléctrica en clientes residenciales de la Corporación Nacional de Electricidad CNEL EP unidad de negocios Manabí.

Integrantes: Joshelyn Intriago, José Flores Povedad.

Un modelo para predecir la fuga o deserción de clientes

Integrantes: Rosa Mancero, José Centeno, Hugo Morán, Sergio Valentino.

Detección del reporte y parámetros que un usuario pide mediante un mensaje de texto usando Deep Learning.

Integrantes: Edith González, Irenke Linares, Ángel Chancay.

Pronóstico diario de las descargas de atún en el país.

Integrantes: Freddy Merchán, Juan Carlos Buenaño, Ángela Suárez

Una aplicación para aumentar los pixeles de una foto retrato

Integrantes: Nathalie Tejena, María Isabel Montoya, Marjorie Tingo, Guillermo Pizarro

Uso de ciencia de datos para incrementar las ventas en el canal web

Integrantes: Ángel Catagua, Jorgue Quichimbo, Danny Hernández

Optimización de personal de Back Office, a través del uso de un modelo que clasifique el tipo de mensaje de texto enviado

Integrantes: Roberto Esteves 

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