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Impresionante el deterioro de @CopaAirlines — exigen comunicarse para un vuelo ya confirmado… multiples intentos y se corta el@llamado. Ahora esperando hace mas de 30 mins. Desastre
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Genia @maiabrenner y muy bueno @FlipandoAI
Se viene mucho con inteligencia artificial generativa, y el que no la sepa usar en próximos años, tendrá desventajas.
26 Feb 2023
Publicamos el episodio 88 del podcast de DataLatam con una entrevista con @maiabrenner de @FlipandoAI sobre inteligencia artificial generativa.
datalatam.com/88/
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Ahora @fransvandunne hablando sobre desplegar productos DATA en producción de forma escalable: Spot VMs (AWS, Azure, GCP), crear procesos en contenedores || @datalatam @ixpantia @posit_pbc
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Versionado de modelos en R y Python, @fransvandunne explicando en buen detalle: Vetiver. 2 versiones creadas, agilmente versionadas, y compartidas por Pins “donde sea” — @posit_pbc @ixpantia @datalatam #lima #peru
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Y ahora el gran (literalmente) @fransvandunne hablando de MLOps y vetiver — Típicos casos que requieren “Ops” desarrollando productos de datos @posit_pbc @ixpantia @datalatam
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Análisis reproducible opensource experimentación análisis de principio a fin con R y Python — @theotheredgar y el ciclo completo de desarrollo de productos de datos || @posit_pbc @ixpantia @datalatam en #lima #peru
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Ahora el gran @theotheredgar seteando contexto de proyectos de #datascience — evento @posit_pbc @ixpantia @datalatam en #lima #peru
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Inician las charlas con @tareefk @theotheredgar @fransvandunne en #lima #peru con #cientificosdedatos innovando, desarrollando y poniendo productos en producción
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Empresa data-driven 2025 (by McKinsey) y las 7 áreas en que se dan cambios.
mckinsey.com/capabilities/qu…
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Y otra lectura que terminé hoy en el avión: "The new biz of AI". Para los que están pensando en empresas en el mundo de AI, es un must-read -- a16z.com/2020/02/16/the-new-…
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Hace unos meses @fransvandunne me dio este blog post para leer: "Good bye data science". Interesante escuchar los puntos de vista de la perspectiva de data engineering en startups de alguien que inició en data science. ryxcommar.com/2022/11/27/goo…
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¿Estás en Lima, Perú el 16 y 17 de febrero? Registrate entonces para el evento que estamos organizando con @posit_pbc.
En los dos dias del evento estarán @tareefk y @theotheredgar junto con @diegomay y @fransvandunne hablando con ustedes sobre tendencias globales en #DataScience
29 Jan 2023
Publicamos el episodio 85 del Podcast de DataLatam en la cual conversamos con @tareefk de @posit_pbc sobre Posit y el rol del código abierto en el desarrollo de la industria de datos.
datalatam.com/85/
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Una conversación imperdible para emprendedores de Latam y para quienes están en la industria de AI / ML y data driven innovation. Gracias @raulgarreta !
11 Dec 2022
Linda entrevista con @diegomay donde cuento mi historia como emprendedor y el camino de 0 a exit de @monkeylearn temas de #AI que se vienen fuerte y van a cambiar el mundo 👇👇
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Panelazo final en @CDO_LATAM Summit Pablo @NaranjaX Pablo de Uala y Daniel de PeiGo. Data alternativa para bancarización, retos éticos en uso de esos datos, open banking, manejo de fraude con datos
El gran @albahnsen en @CDO_LATAM Summit… gran respuesta a la pregunta de “cual es la diferencia entre #ai y #ml ?”
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El tema de “gestión de talento analítico” @CDO_LATAM Summit.
(1) colaborar con academia (2) empresas adueñarse del desafío de atraer/retener (3) convivir con la rotación (4) formar una tribu y que el equipo sea parte generando fidelidad
IA en #latinoamerica en @CDO_LATAM Summit y charla de Maria, Charo, Ivan (Intercorp), Damian (Experian).
Balancear 1) data literacy, 2) sponsorship, 3) casos de impacto y 4) paciencia para ver resultados.
COLABORACION a todo nivel para elevar capacidades.
Dia 2 de @CDO_LATAM Summit… buen panel con experiencias retail (Maria de GDU UY) Banca (Atilio de BBVA Arg) y Oil & gas Franco de Vista, Neuquén).
2do dia de @CDO_LATAM Summit y Ram Kumar de @Cigna hablando sobre Data Quality y su mascota: DQ, sorry DeeKew 😜
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DataMesh @Mercadolibre @adrian_quilis - 4 principios: 1) dominios/áreas que producen y publican datos 2) datos como productos, generados-mantenidos por equipos distribuidos no techies 3) Data infra self service 4) gobierno data federado con políticas
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