Big Data, ¿por dónde empezar?

Agrupación Territorial de Navarra-País Vasco-La Rioja

Big Data, ¿por dónde empezar?

12/dic/2017 de 19:00 a 20:30

San Sebastián, TECNUN - Escuela de Ingenieros Universidad de Navarra (Pº de Manuel Lardizábal)

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En estos días, Big Data, Data Science, Business Analytics, Machine Learning y otras expresiones asociadas a los datos circulan en el mundo de la empresa, en las ofertas de trabajo y en las escuelas de negocios, al tiempo que slogans tales como "los datos son el petróleo del siglo XXI" se han hecho populares. Hay frecuentes llamadas a la digitalización, planteada a veces en términos de supervivencia.

Pero, más concretamente, ¿qué puedo hacer yo en mi empresa? En la primera parte de esta conferencia mostramos distintas aproximaciones a esta cuestión a través de ejemplos de compañías en los que la dependencia de los datos tiene mayor o menor intensidad.

En la segunda parte de la conferencia entramos un poco más a fondo en las fuentes no convencionales de datos, presentando un ejemplo de captura y análisis de datos de las redes sociales para un estudio de mercado en el sector de la restauración.

Ponente
Prof. Miguel Ángel Canela, Análisis de Decisiones, IESE

 

Con la colaboración de TECNUN - Escuela de Ingenieros Universidad de Navarra

 

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Ponentes

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    Profesor Asociado, Análisis de Decisiones

    Miguel Ángel Canela es Profesor Asociado del Departamento de Análisis de Decisiones de IESE Business School. Doctor en Matemáticas por la Universitat de Barcelona y ha sido profesor en la Facultad de Matemáticas de dicha universidad, así como asesor sénior y director del Máster de Gestión de la Calidad en el Institut Català de Tecnologia. Actualmente, da clase de Métodos Cuantitativos y Data Science en IESE, y es profesor visitante de IPADE.

    Su investigación abarca un amplio espectro de aplicaciones, desde los modelos estadísticos y matemáticos hasta campos muy diversos como la bioquímica, la botánica y la nutrición y la medicina. Actualmente se ocupa de las aplicaciones de los métodos de captura de datos on-line y de los modelos predictivos a la gestión.

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