Webinar en vivo

Elementos clave para gestionar exitosamente un ecosistema analítico híbrido

Tendencias de la tecnología moderna y uso de código abierto.

Miércoles, 7 de agosto | 10:00 a.m. (Ciudad de México)

Acerca de este webinar

La disponibilidad de lenguajes de programación abiertos permite expandir las capacidades analíticas a lo largo de la organización. Sin embargo, esta disponibilidad, da origen a silos analíticos que pueden comprometer los resultados de los modelos si no se realiza el gobierno adecuado de los mismos.

Para apoyar los objetivos de la organización en el tiempo y forma que demanda el nuevo entorno de los negocios, las organizaciones necesitan construir una plataforma analítica que brinde a los Científicos de Datos la libertad de crear, experimentar y probar diferentes modelos de forma rápida y sencilla y al mismo tiempo asegure consistencia y confiabilidad en los modelos analíticos.

Participe en este webinar y descubra como:

  • Disminuir el riesgo que se genera al desarrollar modelos utilizando diferentes lenguajes de programación.
  • Orquestar los diferentes activos analíticos en un entorno de colaboración gobernado.
  • Impulsar la madurez analítica de su organización con una plataforma sólida y confiable.  

Durante el webinar veremos la interacción entre un código desarrollado en python, dentro de un notebook, y SAS Viya.

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Speaker

Speaker 1

Rolando Oviedo

Científico de datos altamente creativo y actuario de profesión. Se apasiona por el análisis y comportamiento de los datos, los retos y el desarrollo de proyectos innovadores científicamente fundamentados. Su gran pasatiempo: llevar al máximo su capacidad para traducir grandes volúmenes de información en respuestas fiables para diversos problemas de negocio, esto aunado a su habilidad para transmitr su conocimiento, le posibilitan el transmitir su pasión y habilidad a las nuevas generaciones.

Su conocimiento y curiosidad por las matemáticas, estadística, probabilidad, física e informática le han permitido desarrollar e implementar modelos estadísticos y probabilísticos en mercados financieros, bancarios y de seguros transformando los negocios. Ha participado en proyectos innovadores utilizando modelos de Machine and Deep learning para la creación de Chatbot informativo y transaccional, sistemas de recomendaciones y de inventario predictivo.  

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