Coloquio virtual estudiantil de Ciencia de Datos

Estudió matemáticas en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Es Socio fundador y Director de Tecnología (CTO) en CoDeck, una empresa de Innovación y Ciencia de Datos. A pesar de haber estudiado matemáticas puras su pasión son las matemáticas aplicadas, los modelos y algoritmos que permiten resolver problemas reales. Ha desarrollado su labor profesional en Modelación matemática, Ciencia de datos, Big Data, Diseño de software, Inteligencia artificial, Aprendizaje automatizado y agentes autónomos. Es también un apasionado de la docencia y la divulgación de las matemáticas, ha participado en distintos foros y una amplia gama de cursos para estos fines desde el 2004.

Matemático egresado de la Facultad de Ciencias de la UNAM, con experiencia desde 2010 en el sector público y privado desempeñando actividades de manejo y extracción de bases de datos, análisis de tendencias, desarrollo y automatización de procesos recurrentes, perfilamiento de clientes, modelos de propensión de compra y medición de campañas de marketing mediante el uso de SQL y software estadístico. Actualmente se desempeña como Jefe de Analíticos en el Corporativo Liverpool. Anteriormente, ha colaborado también en Citigroup, Banco Invex y el SAT.

Consultora senior en analítica digital en Metriplica México, con experiencia en proyectos de analítica para el sector: telecomunicaciones, financiero, seguros, retail y educación. Es instructora en Marketing y Analítica digital con 9 años de experiencia impartiendo cursos y diplomados en los que comparte su pasión por la medición. De formación es Ingeniera en Computación por la Facultad de Ingeniería UNAM y ex-técnico académico de la DGTIC UNAM. Es autora del libro "Redes sociales digitales: nuevas prácticas para la construcción de la cultura" publicado por CONACULTA, así como de artículos relacionados a la Gestión responsable de redes sociales digitales en las organizaciones para la Revista Digital Universitaria.

Doctor en Ciencias Químicas de la UNAM, con experiencia en análisis, ciencia de datos y desarrollo desde 2013. Ha trabajado para compañías tanto nacionales como internacionales y participado en proyectos de colaboración academia-industria. Actualmente es CTO y cofundador de Motoko Research, donde se dedica a hacer desarrollos y análisis a la medida para diferentes industrias, incluyendo de seguros, naviera y financiera, entre otras.

Es Ingeniero en Sistemas Computacionales por la Universidad Politécnica de Tulancingo. Actualmente se desempeña como Sr. Software Development Engineer en Microsoft, empresa en la que ha laborado durante más de 6 años desarrollando proyectos de gran impacto para diferentes clientes. Por ahora se encuentra desarrollando proyectos de Inteligencia Conversacional. Es un apasionado de la tecnología, su enseñanza y divulgación, ha desarrollado múltiples materiales en línea: videos de Youtube, un blog y un repositorio de GitHub.

Maestro por la Universidad de Barcelona, licenciado en Economía por la Universidad Nacional Autónoma de México. Economista con perfil de Científico datos, dedicado a la consultoría y aplicación de la Ciencia, Innovación y las tecnologías de Cómputo distribuido e Inteligencia artificial. Actualmente es Chief Executive Office (CEO) en saXsa, empresa mexicana dedicada al manejo de grandes volúmenes de datos con Big Data y Data Science. Cuenta con 10 años de experiencia en proyectos de innovación en TI, gusto por la transmisión de conceptos y conocimientos tanto teóricos como prácticos. Ha realizado diversos cursos, capacitaciones, así como eventos de difusión y divulgación de Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial, tanto en eventos privados como en colaboración con diversas universidades como la UNAM, IPN, Anáhuac, ITAM, así como tecnológicos locales.

Álvaro Prendes es Maestro en Administración de Negocios Digitales por el Instituto de Empresa (IE). Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Tecnológico de Monterrey (ITESM). Actualmente es Chief Technology Officer (CTO) de Intersphere.
Ha trabajado para empresas de tecnología como Cisco Systems, Progress Software y TIBCO Software, dando consultoría a bancos y bolsas de valores en Europa, Asia y Norteamérica. Después de 15 años de consultor con conocimiento en mercados de capital, sistemas de pagos y monetarios, se independizó para poder realizar sin el sesgo de un fabricante en específico y considerando el mundo de tecnología completo. Sus especialidades incluyen la Inteligencia Artificial y Blockchain.

El Ing. Roberto Olvera tiene una amplia experiencia en Data Warehouse, Big Data, Predictive Analytics, y Enterprise Architecture. Actualmente trabaja en SAP con Solution Advisor en prácticas como Data Warehouse, Data Science, Machine Learning, Intelligent Enterprise, Predictive Analytics y Enterprise Architect en diversos proyectos en instituciones Financieras, Retail, Manufactura. Egresado de Facultad de Ingeniería de la UNAM, es post graduado en Informática y Matemática en la Universidad de Bucarest, Rum. Con diversos estudios en Decision Support System en MIT, Data Science, Intelligent Enterprise, Predictive Analytics entre otros, fue Catedrático de UIA en Estadística Avanzada e Inferencia Estadística por 8 años, conferencista en diversos foros sobre Tecnologías de Información.

El Dr. Oswaldo Baez labora en el Banco de México. Su trayectoria profesional la ha desarrollado en el Sector Financiero por más de 20 años. Sus retos actuales tienen que ver con temas relacionados a la gestión segura de la información.
Es miembro fundador de la asociación DAMA Capítulo México cuya misión es promover y facilitar el desarrollo de la Cultura de Gestión de Datos e Información en México. Realizó sus estudios de Doctorado en el Reino Unido, especializándose en el área de las redes neuronales. Ha participado como ponente en diversos foros nacionales e internacionales. 

La Maestra Cecilia Cobos cuenta con seis años de experiencia en el sector financiero desarrollando proyectos de Data Warehouse. Actualmente trabaja en Banco de México en proyectos de Ciencia de Datos. Egresada de la carrera de Ingeniería en Computación de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, está especializada en el área de bases de datos y gestión de datos. Forma parte de la primera generación de profesionales en obtener la certificación CDMP en México y recientemente obtuvo su posgrado en el Reino Unido estudiando la Maestría de Ciencia de Datos en la Universidad de Edimburgo.  

Antonio Guzmán es Ingeniero en Computación por la Facultad de Ingeniería de la UNAM. Ha trabajado como desarrollador de software, ha sido instructor y ahora ayuda a las organizaciones a usar Google Cloud para resolver los desafíos a los que se enfrentan. Es un entusiasta de las comunidades tecnológicas, gustoso de los gatos y acumulador de stickers.

Economista de formación con Maestría en Teoría económica  y MBA con especialidad en Finanzas y Estrategia. Entusiasta del Data Science, Business Intelligence y Big Data, que ha utilizado infinidad de herramientas para analizar datos (desde software y lenguajes especializados STATA, MATLAB, Eviews R, Python, SQL, Julia hasta los comerciales Qlickview, Tableau, SAS, Azure) buscando resolver problemas, evaluar proyectos y mejorar los resultados de las empresas y organizaciones donde ha colaborado.

Edgar Valdés es físico y actualmente se desempeña como consultor de tecnologías SAP, Amazon, Microsoft y Google en los temas de internet de las cosas, big data, inteligencia artificial, tecnología cloud y cómputo cuántico. En lo académico, participa en seminarios en el Instituto de Ciencias Nucleares de UNAM. También, es ponente en seminarios virtuales y miembro del Global Sustainability Summer School en el Instituto Santa Fé. Durante sus más de 20 años de experiencia ha desarrollado soluciones industriales y modelos de negocios. Es un experto y mentor activo en la creación de empresas y startups de base científica y tecnológica.

El Dr. Víctor González Castro cuenta con 30 años de experiencia en la industria de cómputo, principalmente en Bases de Datos. Es Ingeniero en Computación por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Su Doctorado es en Ciencias de la Computación con Especialidad en Bases de Datos por la Universidad de Heriot-Watt, Reino Unido; un postgrado en Enseñanza en Educación Superior por la misma Universidad, además de una Maestría en Ciencias de la Computación con especialidad en Ingeniería de Software y Bases de Datos en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM y un postgrado en Sistemas Telemáticos por el Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM). Cuenta con diversas publicaciones, principalmente en la Conferencia Nacional Británica de Bases de Datos. En su experiencia laboral ha trabajado en las siguientes compañías: IBM, Casa de Bolsa Probursa, Kmart Supermarkets, Software AG, Microstrategy, J.D. Edwards, Sybase, Teradata e informática ocupando diversos puestos ejecutivos. Actualmente se desempeña en SAP como Director en el Centro de Excelencia de Plataforma y Tecnologías para Latinoamérica donde ha participado en múltiples proyectos con clientes de la región, como America Movil, Liverpool, Fondo Nacional del Ahorro, Nutresa, Pemex, Mexichem.

Cursó la licenciatura en Biología en la Facultad de Ciencias de la UNAM, donde se tituló a través de una tesis en que evaluó el cambio de uso de suelo en zonas cafetaleras mediante imágenes de satélite. Hizo especialidad y maestría en Geomática en CentroGeo, grado obtenido con un trabajo sobre la transferencia de modelos geoespaciales entre individuos. Se ha desempeñado en la consultoría particular con proyectos sobre ubicación de negocios, detección de invasiones y similares. Ha sido Subdirector de Geomática en el Instituto Registral y Catastral del Estado de Puebla, analista de patentes en Panamericana de Patentes y Marcas, profesional especializado en el Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera y líder de proyecto en la Estación de Recepción México. Actualmente se desempeña como Investigador Asociado en el área de Servicios de Información y comunicación Geoespacial del Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial (CentroGeo).

Candidata a Doctora en Psicología por la UNAM. Su tema de investigación es la toma de decisiones sobre consecuencias que ocurren a lo largo del tiempo. Ha publicado en Judgment and Decision Making. En 2017 realizó una estancia de investigación en la Carnegie Mellon University en la ciudad de Pittsburgh. Además, es profesora de inglés y traductora. Desde octubre de 2018 es Coordinadora de Proyectos Especiales en la Facultad de Psicología de la UNAM y desde 2019 es también profesora de asignatura en la misma dependencia. Actualmente colabora en proyectos de investigación dentro y fuera de la UNAM enfocados en toma de decisiones y salud financiera, así como en la divulgación de las ciencias del comportamiento y su papel en la resolución de problemas socialmente relevantes. 

Favio Vázquez es físico teórico e ingeniero en computación. Tiene una maestría en Ciencias Físicas de la UNAM. Imparte cursos en línea en las universidades de Dartmouth, Columbia, Wharton, Berkeley e Imperial London College en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Actualmente trabaja creando contenido y cursos en línea como CEO y Chief Data Scientist en Closter. Ha sido consultor y asesor de varias empresas en América Latina y el mundo. Es instructor de Ciencias de Datos y miembro de la Facultad en el Emeritus Institute of Management, una plataforma de educación en línea y también es editor del International Journal of Business Analysis and Intelligence.

La Dra. Martha Montes de Oca, cuenta con un doctorado en Ingeniería de la Computación por la UNAM y una estancia de investigación en el Darmouth College. Tiene una experiencia laboral de más de 18 años en diferentes áreas, todas relacionadas con las Tecnologías de la Información. Sus temas de investigación son redes inalámbricas de sensores, internet de las cosas, analítica sobre datos masivos y ciencia de datos. Actualmente es Gerente de Big Data en el Centro de Investigación Coppel y profesora de asignatura en la Universidad Panamericana. El M. en C. Fernando Díaz López, es Actuario y Matemático egresado de la UNAM, con una Maestría en Ciencias especializada en temas de estadística y probabilidad. Ha desarrollado su actividad laboral y profesional en el campo del análisis y modelación de datos en diferentes sectores de la industria

El Maestro Gerardo Carrasco es Ingeniero en Computación por la Facultad de Ingeniería de la UNAM, egresado en 1998 del MBA en Administración y Finanzas por el ITESM. Dedicó 20 años de su trayectoria profesional a proponer e implantar soluciones tecnológicas para la Banca de Consumo en Citi-Banamex tanto en el proceso crediticio como en la administración de riesgo. Previamente fue consultor para IBM en la unidad de software como especialista en Sistemas Operativos y Comunicaciones para Mainframes. La trayectoria profesional en los últimos 6 años ha sido la consultoría en pruebas funcionales para Citibanamex

Maestro en Matemáticas por la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), licenciado en Economía y Matemáticas Aplicadas por el ITAM, su trabajo e investigaciones lo han hecho experto en minería de datos y en redes neuronales. Actualmente en Grupo Coppel está desarrollando proyectos enfocados en procesamiento de datos no estructurados.

El Dr. León Palafox es licenciado en Ingeniería Eléctrica-Electrónica en la UNAM, galardonado con la medalla Gabino Barreda. Adquirió el título de Maestría y Doctorado en Machine Learning en la Universidad de Tokio, Japón. Cuenta también con dos estancias postdoctorales de Machine Learning aplicado a Neurociencias y Ciencias Planetarias en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) y en la Universidad de Arizona respectivamente. Trabajó como Gerente de Data Science en Rich IT, haciendo consultoría a empresas de distintos ramos como Retail, Finanzas y Turismo. Posteriormente fue Director del Centro de Data Science de la Universidad Panamericana, coordinando planes académicos y consultoría a empresas de sector financiero e inmobiliario. Actualmente es Director de Analíticos en Banorte, en donde se encarga de todas las estrategias de uso de Machine Learning en la generación de valor de los procesos del banco.

Es licenciado en informática por parte de la Facultad de Contaduría y Administración de la UNAM. Cuenta con diversas certificaciones en Big Data y una en Oracle Autonomous Database. Ha impartido cursos a nivel nacional e internacional sobre ciencia de datos en universidades y empresas del sector público y privado. Cuenta con más de quince años de experiencia en manejo de grandes volúmenes de información, desarrollando casos de uso en diferentes instituciones, entre las cuales destacan: Banco Santander México, Grupo Gepp, Instituto Mexicano del Seguro Social, C5 de la CDMX, Caja Costarricense del Seguro Social, Presidencia de la República, entre otras.

Estudió la carrera y la maestría en Matemáticas en la Facultad de Ciencias de la UNAM, tiene una fuerte inclinación por la modelación matemática y computacional; también se interesa en la epidemiología, análisis de simetrías, sistemas dinámicos, biología teórica, sistemas complejos, redes complejas, autómatas celulares y modelación basada en agentes. Actualmente y con 10 años de experiencia, se desempeña como profesor de asignatura en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Ha impartido cursos en el área de Geometría, Ecuaciones Diferenciales y Matemáticas Aplicadas.

Inició como científico de datos en el equipo de Marketing Sciences de Grupo Kantar, en donde desarrolló modelos para encontrar las características esenciales de un producto en varias categorías, así como modelos de series de tiempo para evaluar campañas publicitarias. Posteriormente, como Analista Senior de Riesgo en una empresa de Administración Maestra de Fondos Hipotecarios, se desempeñó como encargado de llevar la cartera de Santander y realizar estudios para la morosidad. En abril de 2019 se incorporó al equipo de innovación de Auditoría Interna en Citibanamex, desarrollando sistemas de recomendación, análisis de procesamiento de lenguaje natural, automatización de procesos y visión por computadora.

Favio Vázquez es físico teórico e ingeniero en computación. Tiene una maestría en Ciencias Físicas de la UNAM. Imparte cursos en línea en las universidades de Dartmouth, Columbia, Wharton, Berkeley e Imperial London College en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Actualmente trabaja creando contenido y cursos en línea como CEO y Chief Data Scientist en Closter. Ha sido consultor y asesor de varias empresas en América Latina y el mundo. Es instructor de Ciencias de Datos y miembro de la Facultad en el Emeritus Institute of Management, una plataforma de educación en línea y también es editor del International Journal of Business Analysis and Intelligence.

Maestro por la Facultad de Economía de la UNAM. Se ha desempeñado por más de nueve años cómo analista y Científico de Datos para diversos organismos internacionales y gubernamentales. Actualmente contribuye con el gobierno de la Ciudad de México en La Secretaría del Trabajo y Fomento al Empleo.

Obtuvo el grado de Maestra en Ciencias con Especialidad en Probabilidad y Estadística en el Centro de Investigación en Matemáticas, Guanajuato. Estudió Actuaría y también obtuvo estudios en la carrera de Matemáticas en la UNAM. Cuenta con diversos diplomados, algunos de ellos son Machine Learning: Tecnología en la Toma de Decisiones por parte del MIT, Programa de Desarrollo Directivo en Data Science y Big Data impartido por la Bolsa Mexicana de Valores en conjunto con AFI-Escuela de Finanzas. A su vez, ha participado como ponente en diversos eventos, incluido el Foro Nacional de Estadística. Se ha desempeñado como docente en la Facultad de Ciencias de la UNAM y en la Facultad de Ciencias Actuariales de la Universidad Anáhuac. También ha trabajado como consultora externa enfocada en proyectos de retail para diferentes PyMES como: Risk Modeling Analyst en Genworth México. Actualmente trabaja como Gerente de Analítica en Grupo Financiero Banorte, donde su función principal se concentra en generar análisis cuantitativos y cualitativos que permitan la pronta y óptima toma de decisiones para diversas áreas del banco y con ello generar directrices de negocio.

Doctor en Ciencias por el Centro de Investigaciones Ópticas AC (CIO). Desde 1997 es Investigador Titular "C" en el Departamento de Ciencias de la Computación del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT). Miembro de la Sociedad Mexicana de Matemáticas y miembro por Invitación de la Academia Mexicana de Computación. Ha realizado estancias académicas en el Departamento de Radiología de la Universidad de Pennsylvania, en el Departamento de Matemáticas de Florida State University y en el Instituto Potosino de Investigaciones Científicas y Tecnológicas. Sus líneas de investigación son: procesamiento de imágenes y visión, optimización numérica, aprendizaje automático con aplicaciones en metrología óptica, análisis de datos de teledetección y análisis de imágenes médicas. Ha publicado artículos en revistas y en congresos internacionales. Es miembro del comité directivo del Pacific Rim Symposium on Image and Video Technology. Ha sido responsable de más de 20 proyectos de investigación y desarrollo tecnológico nacionales e internacionales.

Doctor en Ciencias de la Computación por el IIMAS, M. en C. Matemáticas y Matemático por la Facultad de Ciencias de la UNAM. De 2001 al 2009 fue profesor de asignatura impartiendo cursos para las carreras de matemáticas, actuaría y ciencias de la computación. En 2009 se incorpora como investigador en Infotec donde lleva a cabo proyectos de ciencia de datos, así como el desarrollo de programas de posgrado. De 2014 a 2019, coordina los trabajos del Laboratorio de Analítica Computacional de Grandes Cúmulos de Información en Infotec sede Aguascalientes. En octubre de 2019 es invitado por el INEGI para poner en marcha el Laboratorio de Ciencia de Datos (LCiD) donde liderea diversos proyectos que involucran el aprovechamiento de fuentes y metodologías alternativas para la generación de información estadística y geográfica. Actualmente es miembro del SNI nivel Candidato.

El Dr. Israel Sánchez Domínguez es Ingeniero Mecánico-Electricista egresado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM. Hizo su Maestría en Ciencias e Ingeniería Biomédica en la Universidad Federal de Río de Janeiro, Brasil; realizó el Doctorado en Ingeniería Acústica en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid, España. Desde 1999 se incorporó a la UNAM en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), actualmente se encuentra adscrito a la Unidad Académica del IIMAS en el Estado de Yucatán. Sus líneas de investigación y desarrollo se centran en áreas como Bioinstrumentación, instrumentación, sensores, transductores de ultrasonido, simulación, actualmente incursiona en el área de Bioinformática.

Físico por la UNAM, con un doctorado en Sistemas Complejos. Su trayectoria profesional incluye 14 años liderando proyectos de I+D en Ciencia de Datos y diseño de sensores en varias industrias, entre las que se incluyen: sistemas de simulación para la industria petroquímica, desarrollo de anclas criptográficas para documentos de seguridad, sistemas de IA para ayudar a bancos centrales del G8 a clasificar y descubrir nuevas tendencias en falsificaciones, entre otros. Desde enero de 2018 se ha dedicado a la aplicación de IoT y Ciencia de Datos para mejorar la eficiencia en proyectos de energías renovables y almacenamiento. Actualmente es Director de Tecnología e Innovación HEBA Ideas S.A. de C.V.

Doctora en Física por la Universidad Simón Bolivar (Venezuela); Profesora visitante en el Departamento de Física Teórica de la Universidad de Valencia (España) y Colaboradora visitante del Centro de Investigaciones Científicas de Venezuela. Trabajó como Geofísica en el manejo y desarrollo de bases de datos y en el análisis de datos geofísicos. Tienes más de 100 publicaciones arbitradas en revistas científicas e internacionales y memorias de congresos; tutora de más de 300 trabajos de grado. Asesora externa de proyectos de investigación, desarrollo y servicios, incluyendo exploración Petrolera y Ciencias de los materiales. Actualmente trabaja en un proyecto que investiga la aplicación de la Lógica Difusa en problemas teóricos en Física, utilizando técnicas de aprendizaje automático para análisis de contaminación en suelos urbanos y en proyectos de integración de métodos geofísicos utilizando Machine Learning en distintos ambientes.

Saúl Juárez Ordóñez es matemático egresado de la UNAM en donde obtuvo también los grados de maestría y doctorado en Ciencias Matemáticas. Su tesis doctoral “Infinite Dimensional Separable Manifolds and their Orbit Spaces” fue defendida en Junio de 2015. Cuenta con tres artículos de investigación en el área de topología geométrica: “Hyperspaces of Keller compacta and their orbit spaces", “Hyperspaces of convex bodies of constant width" y “Orbit spaces of Hilbert manifolds". Actualmente es profesor del Departamento de Ciencias del Tecnológico de Monterrey, Campus Santa Fe y miembro del Claustro Académico del Posgrado en Ciencias Computacionales de la misma institución. Sus áreas de interés actual se encuentran en la intersección de la topología equivariante con el aprendizaje automático y profundo.

El Dr. Oscar Alejandro Esquivel Flores obtuvo el grado de Doctor en Ciencias e Ingeniería de la computación en la UNAM, su orientación hacia el cómputo de alto rendimiento y científico se consolida durante su estancia posdoctoral en el Centro de Supercómputo de Barcelona. Actualmente ocupa el puesto de investigador asociado en el IIMAS-UNAM, su línea de investigación se enfoca en el desarrollo de algoritmos paralelos utilizando GPUs aplicables al análisis de datos con fines predictivos.

Natalie Fedorova – team-lead of Academic programs at Toloka.ai. Is in charge of establishing long-term collaboration with universities, research labs and educational organisations. Co-author of tutorials & workshops on efficient crowdsourcing and quality control at TUDelft, King Saudi University, courses for CUSO (Switzerland) and Y-Data (Israel).

Licenciada en Física y Matemáticas por la Escuela Superior de Física y Matemáticas del IPN. Egresada de la Especialidad en Administración de Riesgos Financieros de la SEPI-ESE-IPN. Representó al instituto en el concurso internacional CFA-Challenge y formó parte del programa de formación de investigadores, BEIFI. Se ha desempeñado como editora y autora de libros de matemáticas a nivel bachillerato. Durante el último año, ha trabajado como especialista en Entendimiento de Negocio y líder de proyecto de Ciencia de datos para una consultora con presencia en LATAM. Cuenta con una alta capacidad de entendimiento de negocio y abstracción, sus áreas de interés son Finanzas y BI. Su objetivo como profesionista es lograr mejores experiencias para las empresas y brindar soluciones analíticas sustentadas en la Ciencia de datos; como docente, busca motivar a los estudiantes a realizar mejores prácticas profesionales desde un correcto entendimiento del negocio.

Licenciado en Economía especializado en el área de finanzas del ITAM. En su experiencia profesional se ha desempeñado como analista y estratega financiero en el área de administración de activos y fondos de cobertura. Asimismo, se especializa en el desarrollo e implementación de estrategias de inversión cuantitativas apalancadas de herramientas tecnológicas.

Licenciado en Estadística por la Universidad Autónoma Chapingo, Maestro en Ciencias Matemáticas y Doctor en Ciencias e Ingeniería de la Computación por la UNAM, realizó una estancia de investigación en la "University of Waterloo", Canadá, a través del "Emerging Leaders in the Americas Program". Obtuvo el segundo lugar a la mejor tesis de maestría en estadística otorgado por la Asociación Mexicana de Estadística. Ha participado en competencias de Ciencia de Datos e IA a través de la plataforma de Google, Kaggle, donde se posiciono en el Top 3% (medalla de plata) en la competición: "Google Smartphone Decimeter Challenge". Se ha desempeñado como consultor para empresas en proyectos de ciencia de datos a través de Minnova-Consulting y ha sido investigador asociado del "Consorcio de Inteligencia Artificial" del CIMAT-CONACyT. Actualmente es investigador asociado en el IPN-UPIITA con un proyecto en el cual se modela la predicción del riesgo y trazabilidad de diferentes enfermedades. Además cuenta con publicaciones y conferencias internacionales en las áreas de problemas inversos, ciencias de datos, inteligencia artificial y cómputo científico.

Rafael Miranda Cordero es licenciado en Matemáticas por la UNAM y obtuvo el grado de Maestro en Ciencias Matemáticas en 2019. En su carrera académica ha sido profesor titular de asignatura en la Facultad de Ciencias, impartiendo las materias de Probabilidad, Procesos Estocásticos e Introducción al Aprendizaje Estadístico (Seminario de Estadística). Asimismo, ha sido sinodal en exámenes profesionales y asesor de tesis en tópicos referentes al Machine Learning. También, ha participado como ponente en el Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana y en la Reunión Anual de la Unión Geofísica Mexicana. Cuenta con experiencia laboral en el sector bancario, donde ha ocupado el puesto de Gerente de Riesgos de producto automotriz en el Grupo Financiero Banorte, teniendo a cargo el desarrollo de modelos y estrategias de colocación de producto y detección de fraudes. Actualmente es Analista Senior en el proyecto de banca digital del Grupo Financiero Banorte y profesor titular de asignatura en la Licenciatura de Ciencias de Datos.

Román Vélez Jiménez es Matemático Aplicado por el ITAM. Actualmente trabaja como Quantitative product specialist en el Daily Fantasy Oficial de la Selección Mexicana (Draftea).En su trayectoria laboral ha trabajado para el Infonavit realizando el modelo de originación y el modelo de reservas bajo IFRS-9. Además colaboró en una fintech de pagos y en una internship en S&P Global Dow Jones Indices. Es cofundador de Acción Educativa por México en el ITAM y fue miembro de la Facultad Menor de Actuaría, Estadística y Matemáticas.

El Dr. Gabriel Guerrero de 1971 a 1975 fué Matemático egresado de la Facultad de Ciencias UNAM. Becario del IIMASS y del Instituto de Matemáticas UNAM. En el lapso de 1975 a 1983 obtuvo la Maestría en Matemáticas de la Decisión en la Universidad Paris-Dauphine y la Maestría en Informática en la Universidad Pierre y Marie Curie. Posteriormente, obtuvo su Doctorado en Matemáticas e Informática en la misma Universidad. Para 1989 trabajó en la Sociedad Francesa EUROSOFT de Desarrollo de Sistemas Paris y fué representante de Francia en Proyectos de la Comunidad Europea. En 1991 fué Profesor de Tiempo Completo en el ITAM en el Departamento de Informática. De 1992 a la fecha es Socio fundador de saXsa, sistemas abiertos X sistemas abiertos SC, dedicada al desarrollo de aplicaciones.

Alejandro Sánchez Magaña: Lic. en Ing. matemática por el IPN, galardonado de la presea Lázaro Cárdenas por dos veces consecutivas, que es el mayor mérito académico para un alumno del IPN. Científico de datos apasionado por la tecnología y el avance de las matemáticas y el computo como uno mismo. Eduardo Valles Granados: Maestría en Business Analytics y Big Data por la Universidad de Liverpool en UK, con más de 4 años de experiencia en el sector financiero y conocimiento profundo en forecasting y modelling. Sarah Segura Villa: Maestría en Finanzas por el ITAM y egresada de actuaría por la UNAM, más de 13 años de experiencia en el sector bancario, con foco en los negocios de personas físicas, con experiencia en áreas como: riesgo de crédito, decisión Management y actualmente lidera el área de segmentos y experiencia de cliente en Citibanamex en Decision Science.

El Dr. Román Rossi Pool nació en Firmat, Santa Fe, Argentina. Realizó sus estudios de grado, maestría y doctorado en el Instituto Balseiro en la ciudad de Bariloche (Argentina). En el año 2013 finalizó su doctorado en Física (neurociencia computacional), con un trabajo de tesis sobre plasticidad y dinámica en redes neuronales durante el aprendizaje de procesos cognitivamente demandantes. En el año 2014, se incorporó a la UNAM como estudiante postdoctoral y desde 2016 como Investigador del Instituto de Fisiología Celular. Actualmente es investigador Titular A y miembro del SNI. Desde su llegada al IFC, ha trabajado en varios proyectos de electrofisiología en primates. Desde su incorporación a la UNAM, ha participado activamente en el dictado y coordinación de diferentes cursos de posgrado y licenciatura. En particular, se encargó de estructurar la currícula de matemáticas y neurociencia computacional dentro de la nueva Licenciatura en Neurociencias, que es coordinada por la facultad de medicina de la UNAM. Finalmente, se encuentra dirigiendo tesis de licenciatura, maestría y doctorado donde los estudiantes emplean experimentos, ciencia de datos y modelado para dar sentido a los cómputos cerebrales. Su grupo de trabajo ha recibido y está abierto para recibir estudiantes que desean realizar su servicio social, prácticas profesionales o simplemente tener un acercamiento a la investigación de frontera en neurociencia cognitiva y computacional.

Los ponentes colaboran como académicos en la Subdirección de Visibilidad Web de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación (DGTIC) de la UNAM. Rafael Fernández es Doctor en Ciencias y Profesor de Carrera Titular C de Tiempo Completo, con más de 45 años de experiencia universitaria y en instituciones como la fundación UNETE, el Tribunal Universitario y el IFE. Marcela Peñaloza es Doctora en Educación con un posgrado en Ciencias de la Computación, y Juan Manuel Castillejos es Maestro en Administración de Tecnologías de la Información y egresado de Ingeniería en Computación por la UNAM, con certificaciones en Google Analytics relacionadas con las métricas de sitios web: ambos son técnicos académicos nivel Titular C de tiempo completo en la DGTIC.

El Dr. García Peña es biólogo y Maestro en Biología Ambiental egresado de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México; Doctor en Biología (PhD) egresado de la Universidad de Bath en Reino Unido; Miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 1; Posdoctorado sobre la adaptabilidad de la aves al cambio ambiental (Universidad Autónoma de Barcelona - CREAF, España); Posdoctorado en ecología de enfermedades infecciosas (Instituto de Investigación para el Desarrollo - IRD, Francia). Sus intereses son: Ecología y Evolución; Adaptación al Cambio Ambiental; Especies Invasoras; Biología Cuantitativa; Bioinformática y Ciencia de Datos.

Luis Eduardo Almazán es licenciado en Matemáticas Aplicadas y Computación, por la UNAM. Realizó sus estudios en FES Acatlán. Actualmente está especializado como Líder de Ciencia de Datos en VinkOS. Luis ha impartido cursos, talleres y pláticas sobre grafos en la ciencia de datos en Data Days (Software Guru), en Chief Data & Analytics Officers México y en Graph Connect (Neo4j).

El Dr. Ulises Olivares Pinto es Profesor de Carrera de Tiempo Completo en la Escuela Nacional de Estudios Superiores Unidad Juriquilla, Universidad Nacional autónoma de México. Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Guadalajara. Realizó dos estancias de investigación en Intel Corporation – Guadalajara Design Center, donde coordinó la creación del primer laboratorio en Intel México de Internet de las Cosas (IoT). Actualmente, pertenece al Sistema Nacional de Investigadores Nivel C. Fue consultor en el área de algoritmos paralelos por proyecto, para la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. Ha dirigido proyectos y equipos multidisciplinarios, a través de los cuales, se obtuvieron productos tecnológicos: patentes y derechos de autor. Es miembro de la “Association for Computing Machinery” y el “Institute of Electrical and Electronics Engineers”. Ha participado en la modalidad de responsable técnico y/o colaborador en 11 proyectos financiados por: DGAPA-UNAM, CONACyT, FSE-SENER, SAGARPA, CYTED y FAO.

El Dr. Edgardo Galán Vásquez es Ingeniero Químico egresado del Instituto Tecnológico de Oaxaca. Realizó la Maestría y el Doctorado en Ciencias en la Especialidad de Biotecnología de Plantas en el CINVESTAV-Irapuato con el Dr. Agustino Martínez Antonio, estudiando la evolución de las redes de regulación de organismos endosimbiontes. Posteriormente realizó una estancia posdoctoral en el Instituto de Física de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí con el Dr. Edgardo Ugalde, estudiando reducción y criticalidad de redes. Además realizó una segunda estancia posdoctoral con el Dr. Ernesto Pérez Rueda en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas Unidad Mérida, estudiando redes metabólicas. En el 2019, se integró como Investigador Asociado C de tiempo completo en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM en la ciudad de México. Sus lineas de investigación se centran en el área de Bioinformática, Biología de Sistemas y minería de datos biológicos de diferentes organismos. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel 1 y es autor de 16 publicaciones internacionales indexadas y de dos capítulos de libros.

El Dr. Molina es investigador del programa Cátedras Conacyt desde 2017. Obtuvo el doctorado, con mención honorífica, en la Université d'Avignon en 2014 y la maestría en Ciencias de la Computación por la UNAM en 2009. Es miembro fundador de la Asociación Mexicana de Procesamiento de Lenguaje Natural. Fue seleccionado por Microsoft Research para eScience 2013 y ha realizado estancias de colaboración internacional en España y Francia. Ha trabajado para el gobierno de México como experto en Minería de Datos para la Comisión Nacional de Biodiversidad (CONABIO), y actualmente para el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial. Es autor de varias publicaciones científicas arbitradas y capítulos en libros. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores desde 2015.

El lic. José Lozas es Actuario de la Facultad de Ciencias de la UNAM, cuenta con una certificación en Big Data como Estrategia de Negocios en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), así como un Diplomado en Administración Integral de Riesgos en RiskMathics. Además, cuenta con diversas certificaciones por parte de la Society Of Actuaries (SOA): FM/2 - Financial Mathematics y P/1 Probability. Cuenta con 7 años de experiencia liderando equipos de Analítica y Riesgos. Experiencia en el desarrollo de equipos de trabajo de alto desempeño, habilidades para el análisis de datos y consecución de objetivos, negociación, orientación al logro, sentido crítico y analítico de la información. Le interesa el conocimiento en todas sus formas, desde las matemáticas y las ciencias exactas hasta la ciencia de datos, la programación, la filosofía y las humanidades.

Licenciado en Estadística por la Universidad Autónoma Chapingo, Maestro en Ciencias Matemáticas y Doctor en Ciencias e Ingeniería de la Computación por la Universidad Nacional Autónoma de México, realizó una estancia de investigación en la "University of Waterloo", Canadá, a través del "Emerging Leaders in the Americas Program". Obtuvo el segundo lugar a la mejor tesis de maestría en estadística, del premio nacional por la Asociación Mexicana de Estadística (AME), "Premio Francisco Aranda-Ordaz", y actualmente es Miembro del Sistema Nacional de investigadores, Nivel C. Se ha desempeñado como consultor para empresas en proyectos de ciencia de datos a través de Minnova-Consulting y ha sido investigador asociado del “Consorcio de Inteligencia Artificial” del CIMAT-CONACyT, al igual que en UPIITA-IPN y actualmente es investigador postdoctoral en el CECAv-UNAM.

El Maestro Mario Carranza estudió la licenciatura en Matemáticas Aplicadas en el ITAM, CDMX. Posteriormente realizó la maestría en Probabilidad y Estadística en CIMAT, Guanajuato. Ingresó a Grupo Bimbo en el área de Investigación y Desarrollo en Toluca, donde desarrolló experiencia en diseños experimentales y análisis sensorial.

Zinnya del Villar es Directora de Investigación Científica de Datos en Data-Pop Alliance, una organización sin ánimo de lucro, donde realiza investigaciones sobre el uso de datos y métodos computacionales para trabajar en favor de la equidad de género y los derechos de las minorías, la pobreza y desigualdades, la violencia y la migración, el impacto del cambio climático, y otros temas de desarrollo humano relacionados con el espacio y el tiempo, así como investigaciones sobre el uso ético, descolonializador e inclusivo de los datos, principalmente en el diseño y creación de sistemas de inteligencia artificial. También ha sido profesora de ciencia de datos y de estadística en diferentes universidades francesas y mexicanas. El interés de investigación de Zinnya del Villar se centra en la democratización de la tecnología, la alfabetización de datos y el uso de datos con una perspectiva descolonizadora y de género, así como una activista de la igualdad de género en la tecnología.

Esperanza Linares obtuvo su título en Ingeniería Mecánica por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y Ph.D. en Ingeniería Mecánica de Caltech. Ella es parte de un equipo global en MathWorks que colabora con instituciones académicas y de investigación a modo de incrementar su éxito utilizando los productos ofrecidos por MathWorks. Antes de unirse a MathWorks, realizó su trabajo posdoctoral en la industria farmacéutica, donde desarrolló un modelo de método de elementos discretos para simular la compactación de materiales granulares.

Ingeniero en Computación por la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNAM (2005). Maestro (2009) y Doctor (2017) en Ciencias de la Computación en el Posgrado de Ciencias e Ingeniería de la Computación de la UNAM. En 2015 ingresó al Instituto de Física como Técnico Académico adscrito a la Secretaría Técnica de Cómputo y Telecomunicaciones. Desde 2006 forma parte de la planta docente de la UNAM, donde alterna impartiendo una asignatura en la Licenciatura en Ciencia de Datos (IIMAS) y una en Ingeniería en Computación (FI) en la que ha impartido diversas relacionadas con sus temas de interés; los cuales incluyen inteligencia artificial, aprendizaje automático, arte por computadora (música), desarrollo web, métodos y modelos numéricos, diseño de algoritmos, complejidad computacional, lógica para la computación, racionalidad, entre otros.

Profesional con una fuerte formación académica y experiencia en el campo de la inteligencia artificial y la gestión de proyectos. Con una Maestría en Inteligencia Artificial por el Tecnológico de Monterrey, una Maestría en Ciencia de Datos por la UVM, Ingeniero de Profesión por el IPN y certificado como PMP (Project Management Professional), su sólida base técnica se combina con una rica trayectoria en los sectores financiero, de consultoría y retail, habiendo colaborado con instituciones de renombre como HSBC, Citibanamex, BBVA, Scotiabank, Grupo Salinas y Coppel. Actualmente se desarrolla como Científico de Datos Senior en el Centro de Investigación Coppel.

Actuario por parte de la Facultad de Ciencias de la UNAM y Maestro en Administración de Riesgos por parte del ITAM, donde obtuvo una mención especial por su trabajo de tesis. Ha dirigido trabajos profesionales para obtener el título de Actuario sobre modelos de score de comportamiento y asignación de tasas. Tiene 16 años de experiencia en el sector financiero y sus áreas de especialización son la administración de riesgos financieros (mercado, crédito y liquidez), modelos de score (originación y comportamiento), modelos de optimización, cálculo de aforos, probabilidad y estadística aplicada. Actualmente es Subdirector en la Dirección de Metodologías y Modelos de Riesgo en Grupo Financiero Banorte, puesto el que se ha desempeñado los últimos 9 años y donde ha certificado por 4 años consecutivos el Modelo Interno de Empresas para el cálculo de reservas y capital por riesgo de crédito. Además, desarrolló el Enfoque IFRS9 para el Modelo Interno de Empresas con el que es posible calcular reservas utilizando probabilidades de incumplimiento a plazo remanente y escenarios prospectivos solicitados por la normatividad. También ha diseñado Modelos Internos para la gestión de cartera y pricing, Alertas Tempranas de Incumplimiento y Apetito de Riesgo por sector económico.

Diego Halffter, es Socio y MD de México para la firma de consultoría en data y tecnología Brain Food, previamente Chief Data & Analytics Officer en Jüsto. Con más de una década de experiencia en estrategia empresarial, análisis de datos y liderazgo de equipos, Diego es reconocido como un experto en su campo, recientemente nombrado como uno de los top 20 lideres de Inteligencia Artificial en México por la revista Forbes.

Director de Machine Learning en Grupo Salinas. Ingeniero en Electrónica por la UNAM. Maestro y doctor en Inteligencia artificial por la Universidad de Tokio con especialización en Temas de Internet of Things, Big Data, Machine Learning y Data Science. Cuenta con dos posdoctorados en Ciencia de Datos en la Universidad de Arizona y en UCLA. Sus áreas de investigación han versado en neurociencia, ciencias planetarias, astrofísica y finanzas. Tiene experiencia profesional como analista en el área de manufactura, y consultor en data science para áreas como comercio exterior, impuestos, energía y otros. Fue profesor-investigador SNI I en la Universidad Panamericana, ex director de IA de Banorte.

El Dr. José Martínez Carranza obtuvo la Licenciatura en Ciencias de la Computación en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, la Maestría en Ciencias Computacionales en el Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE) y el Doctorado en la Universidad de Bristol, en el Reino Unido. Actualmente, es Investigador Titular B en la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE. En 2018, la Universidad de Bristol le confirió el estatus de “Honorary Senior Research Fellow”. En 2015, recibió la distinción Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por el Fondo Newton. Es Senior Member de la IEEE y Nivel 2 en el Sistema Nacional de Investigadores. Es fundador y líder del grupo de investigación en Sistemas Aéreos No-Tripulados y su equipo QuetzalC++ ha participado en competencias internacionales de alto prestigio donde ha obtenido diversos premios. Fue General Chair de la 12th International Micro Air Vehicle conference (IMAV) 2021, Editor Asociado de la conferencia internacional IEEE IROS 2022 y 2023, Editor de la revista científica Unmanned Systems. Ha publicado 145 artículos en revistas científicas, capítulos de libro y memorias de congresos, y participado como Editor del libro Machine Learning for Complex and Unmanned Systems. Sus artículos han recibido premios al mejor artículo de la conferencia en IBERAMIA 2022, finalista al mejor artículo en la IMAV 2019 y tercer lugar al mejor artículo de la conferencia en el MICAI 2018. Actualmente, cuenta con una patente pendiente de dictamen de fondo ante el IMPI.