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Lleve los modelos de código abierto a la última milla

Más del 50% de los modelos construidos nunca se ponen en operación y más del 90% de los modelos toman más de 3 o 4 meses desde que se construyen hasta que se ponen en producción. Según una encuesta de IDC, solo el 14% refiere el trabajo de los científicos de datos como algo completamente operativo, por lo que el gran valor y aportación que los expertos de la ciencia de datos no son del todo explotados.


Reflexiones de un CAO

Su equipo está utilizando código abierto para construir modelos, pero:

  • ¿Se está utilizando la versión correcta del modelo?
  • ¿Cómo estás rastreando el rendimiento?
  • ¿Cuándo se entrenaron sus modelos por última vez?
  •  ¿Cómo está afectando esto su retorno de sus inversiones analíticas?
  • ¿Cuánto tiempo consumen sus científicos de datos al tratar de poner modelos en producción?

Reflexiones del CXO

El equipo de científicos de datos le entregan modelos ( de riesgo, prevención de fraude, inteligencia de clientes, planeación de la demanda, etc.) y tiene que integrarlos en las operaciones.

  • ¿Cuánto esfuerzo lleva eso?
  • ¿Cómo está monitoreando las versiones de modelos que tienen que ser habilitados / deshabilitados de producción?
  • ¿Usted y el equipo de analítica están de acuerdo en qué modelos están en producción?

Regístrate ahora al Webinar: Lleve los modelos de código abierto a la última milla, en donde conversaremos de las bondades que SAS Open Model Manager ofrece a las áreas de analítica de las organizaciones para elevar la productividad de las fábricas de modelos y monitorear su efectividad.

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Speakers


Rolando Oviedo
Customer Advisory, SAS México

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.


Lucas de Paula
Customer Advisory, SAS USA

Lucas tiene experiencia en desarrollo de software y análisis de datos. Hoy trabaja como Customer Advisor en SAS y utiliza su experiencia para combinar lo mejor de ambos mundos para entrenar modelos de machine learning y ponerlos en producción. En su tiempo libre, lo encontrará comiendo barbacoa brasileña con familiares y amigos, entrenando triatlón (no modelos estadísticos) y buscando la playa perfecta.

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