Women in Data Science Valencia 2020
Información sobre el evento
Acerca de este evento
Descripción
La Conferencia Global celebrada por la Universidad de Stanford tiene lugar en más de 150 ciudades. Personas de todos los géneros están invitadas a asistir a los eventos regionales de WiDS. El objetivo es inspirar y educar a científicas y científicos de datos a través de expertas que destacan por su trabajo excepcional, de la misma manera, la conferencia contribuye a la visibilidad de ellas en este campo.
Esta conferencia técnica de un día ofrece la oportunidad de entablar relación con las últimas investigaciones y aplicaciones relacionadas a la ciencia de datos en una serie de dominios y a crear conexiones con profesionales.
Agenda
15:00 Taller "Nociones estadísticas para manejo de datos" - Ángeles Calduch
15:00 Taller "Aplicando NLP para extraer y estructurar información no financiera y automatizar procesos con Airflow" - Lianet Sepulveda, Valeria Haro
17:40 Pausa y Coffee Break
18:00 Video de Bienvenida desde WiDS Stanford
18:05 Palabras de bienvenida de WiDS Ambassadors
18:10 - 18:40 t-hoarder: ayudando a pescar en el caudaloso río de tweets - Mariluz Congosto
18:40 - 19:10 El talento digital en las humanidades: lenguaje y texto en Inteligencia Artificial - Carmen Torrijos
19:10 - 19:40 Privacidad, derechos digitales e impacto social de los datos - Gemma Galdon
19:40 - 20:10 Arte artificial: la nueva revolución - Nerea Luis
20:10 - 20:40 Networking time
Ponentes de la jornada
Ángeles es Subdirectora de Ordenación Académica y Alumnado de la ETSINF-UPV. Se Licenció en Estadística y tiene un doctorado en Matemáticas. Ha participado en varios proyectos académicos como: Using Social Networks to teach in University, Depicting the visibility of private companies using web-based data, Core Skills for 21st Century Professionals (CoSki21), Teaching project. Siempre inmersa en el mundo de los datos cuenta con investigaciones como Estimating web impact evidence from interconnected data sources, Webometric methods to identify web trends in industrial sectors.
Valeria es Magíster en Gestión de la Información por la Universidad Politécnica de Valencia e Ingeniera de Sistemas por la Universidad de Cuenca del Ecuador. Actualmente tiene el rol de Ingeniera de Datos en Datamaran y está a cargo de la infraestructura en la nube, las bases de datos. Tiene 4 años de experiencia en en limpieza de datos y creación de DataWarehouse. Sus actividades de investigación e intereses se centran en procesos ETL(extracción, transformación y carga), Datawarehouse, Datamining, Learning Analytics, Dashboards, Web Semántica, Bases de datos basadas en grafos, Servicios en la nube y Chatbots.
Lianet es ingeniera de software e investigadora de Procesamiento del Lenguaje Natural. Tiene un Doctorado en Ciencias de la Computación y un Máster en Ingeniería Eléctrica, ambos en la Universidad de São Paulo, Brasil. Es graduada de Ingenieria en Informática en el Instituto Politécnico Superior José Antonio Echeverría, La Habana, Cuba. Actualmente es Analista de Datos y está a cargo del diseño y desarrollo de las próximas versiones de la plataforma de Inteligencia Artificial (AI) patentada por Datamaran. Lianet también es la creadora de ActivaTM (Sistema de gestión de memoria de traducción), un sistema de gestión de memoria de traducción (TM) basado en un motor de búsqueda de texto completo para el flujo de trabajo híbrido de traducción automática.ry
Carmen es lingüista computacional en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). Es licenciada en Traducción e Interpretación por la Universidad Autónoma de Madrid (2010), Máster en Comunicación Intercultural por la Universidad de Alcalá de Henares (2011) y Graduada en Filología Hispánica por la Universidad Autónoma de Madrid (2018). Participa desde 2014 en proyectos de Procesamiento de Lenguaje Natural, creando gramáticas computacionales, taxonomías y realizando la anotación morfológica, sintáctica y semántica de corpus para el entrenamiento y validación de modelos de Machine Learning. Está especializada en el desarrollo de recursos lingüísticos para aplicaciones de análisis del sentimiento en texto libre, redes y conversación online, como la concienciación de los usuarios hacia temas sociales o la detección de emociones. Colabora en proyectos aplicados a inteligencia competitiva, seguimiento y reorientación de campañas e interpretación de comunidades en Twitter. Con 6 años de experiencia en perfiles multidisciplinares, se trata de un perfil mixto, centrado en la lingüística pero en constante formación para aprovechar el avance y la optimización que la tecnología puede ofrecer al ámbito de las humanidades.
Gemma es socia fundadora y CEO de Éticas Research & Consulting, una SME con oficinas en España, Bélgica y Serbia. Ha sido finalista en el “European Woman Innovator of the Year”. Su trabajo hace énfasis en InteligenciaArtificial, datos y algoritmos responsables, además es analista de políticas públicas especializada en la vigilancia, el impacto social, legal y ético de la tecnología , las ciudades inteligentes, la privacidad las políticas de seguridad, la resiliencia y la actuación policial. Realizó su PhD en Vigilancia, seguridad y políticas urbanas en la Universidad Autónoma de Barcelona, tiene un masterado en Gestión Pública y una investigación postdoctoral en el Departamento de Sociología de la Universidad de Barcelona en Políticas y Tecnologías de Seguridad. Ha sido directora del Programa de Políticas de Seguridad de la UOC (UOC). Anteriormente trabajó en el Instituto Transnacional (TNI, Amsterdam ), el Instituto de las Naciones Unidas para la Formación y la Investigación (UNITAR) y el Instituto de Seguridad Pública de Cataluña. Como académica se desenvuelve en varias universidades extranjeras, principalmente latinoamericanas, y es miembro de la Red Latinoamericana de Estudios de la Vigilancia (Lassner). Es también miembro del consejo asesor internacional de Privacy International y analista habitual en televisión, radio y prensa.
Mª Luz Congosto es Doctora en Telemática por la Universidad Carlos III y Licenciada en Informática por la UPM. Actualmente es profesora Honorífica del Departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III. Desde el año 2008 es investigadora de datos sociales, preferentemente en Twitter. Utiliza análisis de redes y visualización para descubrir patrones de comportamiento, propagación de mensajes y caracterización de usuarios. Del 1998 al 2008 Trabajó en Telefónica I+D en grandes proyectos de innovación en el entorno de las Telecomunicaciones para la operadora Telefónica. Del 1980 al 1984 perteneció al equipo de FUJITSU que desarrolló el software básico del TESIS-A. Ciberdatos: Blog, Experimentos (Barómetro Social), Metroaverías, Slideshare.
Nerea es ingeniera informática y PhD en Inteligencia Artificial. Actualmente trabaja en el equipo de Inteligencia Artificial de Sngular. En 2013 cofundó el evento gratuito de divulgación tecnológica T3chFest, con más de 2000 asistentes en la última edición. En 2016 Google la premió con la Women Techmakers Scholarship en la categoría Europea, Oriente Medio y África. Después obtuvo otra beca para acudir a la Grace Hopper Conference en Estados Unidos y eso fue lo que la unió completamente al movimiento ‘Women in Tech’. Desde entonces, participa en eventos promoviendo la inteligencia artificial y la diversidad tecnológica. En enero de 2018 se unió a la Fundación COTEC como experta en Tecnología, Talento y Género, lo cual le ha servido de altavoz para difundir sus iniciativas, ideas y conocimiento en foros con público de diferentes sectores. Ese mismo año también se unió a Ciencia en el Parlamento, donde ha podido hablar en el Congreso de los Diputados sobre Tecnologías Emergentes en el Transporte y las Comunicaciones. En 2019 fue condecorada con la medalla a la orden del mérito civil. Recientemente fue elegida entre las Top 100 mujeres líderes de España.
Talleres
Nociones estadísticas para manejo de datos
Por Angeles Calduch
Lab. Grace Hooper - 1B - ETSInf
En la actualidad hay una gran cantidad de datos que se representan y analizan, y sus resultados son mostrados en canales de televisión, en medios digitales… ¿Entendemos realmente lo que nos quieren decir esas representaciones? ¿Somos capaces de detectar errores o malas prácticas? En este taller se verán conceptos estadísticos básicos y se darán unas directrices para entender y analizar esta información.
Aplicando NLP para extraer y estructurar información no financiera y automatizar procesos con Airflow
Por Lianet Sepúlveda y Valeria Haro
Lab. Richard Stallman - 1B - ETSInf
El mundo se encuentra en un marco de problemas sociales, medioambientales, de gobernanza y de tecnología que llevan retos. En general, cada vez la sociedad está más preocupada, comprometida y tomando medidas al respecto. Si nos sumergimos un poco más, podemos ver que las empresas están en el centro del problema, por ello, también de la solución, pues tienen impactos reales en las comunidades, el medio ambiente, los productos, etc. Estos asuntos no financieros impactan de forma positiva y negativa el modelo de negocio empresarial; lo cual se puede corroborar en las noticias que se publican diariamente en la Web. Sin embargo es tan elevado el volumen de información que resulta imposible, para un humano, leerlas o analizarlas. Es ahí donde, las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) juegan un papel relevante para abstraer el conocimiento. En este taller usaremos NLP para recuperar y analizar información por temas de interés: derechos humanos o laborales, emisiones de contaminantes, diversidad, entre otros. Mediante spaCy vamos a extraer y relacionar estos conceptos principales. Por último, con Airflow automatizaremos los procesos de manipulación, extracción, y transformación de datos de manera que puedan ser ejecutados y monitoreados periódicamente.
Equipo organizador
Andrea Naranjo / Ana Cecília Vieira / Antonia Ferrer-Sapena / David Hernández /
Más información: https://widsvalencia.vlctechhub.org
