Open House de Big Data y Data Science

La Universidad Tecnológica de Pereira, invita a toda la comunidad universitaria, empresarios y público en general a participar del Open House de Big Data y Data Science, que se realizará la próxima semana en nuestras instalaciones, donde tendremos como objetivo, dar a conocer toda la información con respecto a los Diplomados en Big Data y Data Science que se ofrecerán desde nuestra institución en convenio con la Cámara de Comercio de Pereira y Big Data Innovation Hub.

 
Para el Open House, se dispondrá de dos horarios de acuerdo al público que se dirija:

Para Estudiantes:
Fecha: Lunes 20 de noviembre de 2017.
Hora: 2:30 pm – 4:30 pm
Lugar: Sala Múltiple 15C-110 Centro de Formación Avanzada, Edificio 15, Universidad Tecnológica de Pereira

Inscripciones: https://goo.gl/xLg1qk

Para Empresarios:
Fecha: Lunes 20 de noviembre de 2017.
Hora: 4:30 pm – 6:30 pm
Lugar: Sala Múltiple 15C-110 Centro de Formación Avanzada, Edificio 15, Universidad Tecnológica de Pereira

Inscripciones: https://goo.gl/xLg1qk

Expertos que acompañarán el Open House:
Luis Alberto Moreno, Big Data
Jorge Mario Puentes, Data Science

Contenido del Open House:
1. Pre-requisitos.
2. Contenido de los Diplomados.
3. Propósitos y Resultados.
4. Oportunidades de Empleo.
5. Sesión de Preguntas.

Los dos diplomados, son dirigidos por el Dr. Sreerama KV Murthy, Director Científico y Profesor Líder. A continuación un resumen de su trayectoria profesional.

Investigador práctico con experiencia global, consultor senior y capacitador de alto nivel en ciencias de datos y análisis predictivos. Excelencia en la aplicación de inteligencia artificial, aprendizaje de máquinas y técnicas de minería de datos a docenas de dominios.

Es PhD en Minería de Datos y Aprendizaje de Máquinas de la Universidad Johns Hopkins de la Universidad de Baltimore, EEUU, 1995. Magister en Tecnología (MTech) CSE, del Instituto Indio de Tecnología de Chennai, India, 1990. Graduado de Ingeniería (BE), Ciencias e Ingenierías Computacionales (CSE) del MN Colegio Regional de Ingeniería de Allahabad, India, 1988.

Resumen:

  • Doctorado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas de la Universidad Johns Hopkins, USA.
  • Escribió el algoritmo que corre en el Hubble Space Telescope para diferenciar e identificar entre las diversas imágenes que el telescopio captura.
  • Escribió el algoritmo que corre las máquinas de imágenes para los mamogramas de SIEMENS para identificar los tejidos cancerosos entre los demás tejidos.
  • Escribió los procesos de control críticos de máquinas para la Planta Nuclear Sequoia.
  • Detección del fraude y evaluación del riesgo para transacciones de tarjetas de crédito.
  • Predicción de ventas para bienes del sector retail utilizando el perfil de usuario para marketing orientado.
  • Minería de imágenes para recomendaciones personalizadas para clientes del sector retail.
  • Agentes inteligentes de subasta automática para comercio electrónico.
  • Desarrollo de aulas virtuales interactivas usando IP-TV y biométrica multidimensional.

¡Te esperamos, asiste con puntualidad!