Simposio "Big Data: Oportunidades y desafíos para las ciencias y la ingeniería"

El simposio tiene el propósito de evaluar, desde el punto de vista académico, empresarial y gubernamental, el estado y potencial de uso de Big Data en la actualidad. También, el de proponer una respuesta estructurada desde diferentes disciplinas de formación como la estadística, la economía, la administración y la computación.

El paradigma de Big Data, ha surgido en los últimos años como consecuencia del abaratamiento del hardware,  el aumento de la capacidad de cómputo, el uso de Internet y en especial la generación de nuevos datos. Este nuevo paradigma está cambiando la investigación, la administración y la ingeniería,  planteando a los programas académicos nuevos retos para abordarlo.

El simposio contará con la presencia de investigadores, docentes y estudiantes de minería de datos, biología computacional, economía, Business Intelligence y programación avanzada de computadores.

Al finalizar, se desarrollará un panel con los participantes donde se discutirán las necesidades y retos de los diferentes sectores en Big Data. El foro contará con la presencia de invitados internacionales, algunos proveedores de tecnología y representantes del gobierno.

SpiNNaker y Big Data se encuentran. SpiNNaker es una plataforma de hardware masivamente paralela, será utilizada para simular modelos neuronales. Para el Proyecto del Cerebro Humano se está fabricando la máquina SpiNNaker que consiste de 1 millón de procesadores, también se está desarrollando software para soportar el uso de la misma. Esta máquina trae con ella problemas relacionados con requerimientos de Big Data y con capacidad de generar grandes cantidades de datos que tendrán que ser procesados en algún momento. El doctor Stokes en su charla describe como nació SpiNNaker, los desafíos que enfrenta, y como esta plataforma de computación única se podría reutilizar para ayudar a resolver otros problemas de Big Data.

Alan Stokes (Bio). PhD en Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester, con pregrado en Inteligencia Artificial de la misma Universidad. Es investigador asociado en la Universidad de Manchester, actualmente trabaja en el Proyecto Cerebro Humano con la plataforma de investigación SpiNNaker,  investiga nuevos enfoques de procesamiento y computación avanzada.

Aplicaciones de las Ciencias de los Datos.  Estamos viviendo en la era de los grandes datos. Las ciudades son participantes importantes en los procesos impulsados por datos, recolectan una variedad de diferentes tipos de datos, los cuales aún no se han utilizado manera efectiva en la formulación de políticas. Esta charla presenta un marco computacional para la gobernanza a nivel de ciudad a través de la colección, visualización y análisis de datos de una manera práctica y efectiva.  Los casos  presentados son ejemplos de cómo las ciudades del futuro pueden avanzar hacia soluciones inteligentes a través de la interpretación efectiva de los datos.

Mo Mansouri (Bio). Ingeniero Industrial de Sharif University of Technology, con Maestría en Ingeniería Industrial de la Universidad de Tehran y Doctorado en Ingeniería de Administracuión y Sistemas de George Washington University. Ha trabajado con instituciones internacionales y organizaciones no gubernamentales, actualmente es profesor del Stevens Institute of Technology.

Descubrimiento de conocimiento en grandes colecciones de datos. La evolución del desarrollo tecnológico lleva desde hace varias décadas ampliando nuestras capacidades de generar y procesar datos. El volumen y variedad de datos que se generan es tal que permite una nueva clase de algoritmos y procesos de análisis que nos ayudan a descubrir conceptos y relaciones latentes en las grandes colecciones de datos. Gracias a esto podemos entender mejor nuestro entorno y tomar decisiones con una mayor precisión. Esta nueva realidad abarca multitud de ámbitos del conocimiento y la industria, desde retos de visión por computadora, hasta problemas de marketing empresarial y finanzas, pasando por aplicaciones en Bioinformática, Astrofísica, producción industrial, etc. La charla pretende compartir la noción de “descubrimiento de conocimiento sobre los datos” y promover un debate sobre sus implicaciones en nuestras vidas.

Raúl Ramos (Bio). El profesor Ramos tiene un PhD en Ingeniería Informática de la Universidad de Oporto, es profesor de de la UIS y Líder del área de Analítica de Datos a Gran Escala de su Centro de Supercomputación. Ha desarrollado su carrera en la industria y en la academia, como Director del Centro de Cómputo del CETA-CIEMAT, Ingeniero de Software en el Centro Europeo para la Física de Partículas, Arquitecto Java para Sun Microsystems Suiza y responsable de soluciones software para Pildo Labs.

Invitados Nacionales

Minería de Datos: ¿Un nuevo paradigma científico y empresarial?.  El Profesor Riascos planteará una discusión sobre los argumentos más conocidos en relación con la importancia de la minería de datos y el uso de grandes bases de datos (big data) en la definición de un nuevo paradigma científico del conocimiento. Adicionalmente, considerará el papel de estos en el mundo empresarial y las nuevas oportunidades de negocios en la industria y herramientas para la política pública, el papel que la academia está jugando en todos estos desarrollos y algunas de las ideas en auge como son la idea de aprendizaje profundo (deep learning). 

Álvaro José Riscos Villegas (Bio). Matemático de la Universidad de los Andes, tiene una Maestría y un Doctorado en Matemáticas Aplicadas del IMPA (Brasil). Ha sido Profesor Visitante de la Universidad de California en Los Angeles, IMPA, Kellogg en la Universidad de Northwestern, California Institute of Technology, Universidad de Stanford, Investigador Visitante del Fondo Monetario Internacional en Washington D.C., Cowles Foundation for Economic Research en la Universidad de Yale, JP Morgan en Nueva York; consultor del Banco Mundial y el BID  y, por nueve años, Investigador de la Subgerencia de Estudio Económicos del Banco de la República.  Ha publicado en el European Competition Law Review, Peace and Security Economics, Latin American Journal of Economics, Journal of Mathematical Economics, Journal of Monetary Economics, Advances in Theoretical Economics y Topics in Theoretical Economics.

Sus intereses académicos han estado relacionados principalmente con la teoría general del equilibrio, teoría de subastas y modelos formales de la filosofía de la ciencia.

Es el autor del texto Métodos Matemáticos y Computacionales en Macroeconomía (Ediciones UNIANDES), actualmente, es Profesor e Investigador de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes, fundador y director de Quantil Ltda, una compañía de matemáticas aplicadas a la industria.  Actualmente es asesor del Banco de la República.

Bringing big data to the enterprise. Debido al gran avance que existe día a día en las tecnologías de información, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que durante los últimos años el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo- referenciamiento, redes sociales, etc) han sido importante en las decisiones de negocio de las empresas. El concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que usualmente utilizando cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos.

Guillermo Estrada (Bio). Ingeniero de Sistemas de la Universidad de los Andes, Maestría en Sistemas de Información de Ohio State University (Columbus, Ohio). Posiciones de alto nivel en empresas tales como Banco Cafetero, Banco de la República, IBM, Compaq, HP, Colombia Movil, NCR, Teradata e IBM. Vicepresidente de Tecnología en el inicio de empresa de telefonía móvil en Colombia. Consultor de Presidentes de compañías en el área de tecnología en el Sector Privado. Asesor de Tecnología de Ministros en el sector Gobierno. Más de 10 años como profesor universitario. Actualmente se desempeña como Consultor de Industria de Big Data para Sur América Norte, Centro América y el Caribe en el equipo de Software en IBM.

Ha diseñado y provisto soluciones estratégicas de sistemas a clientes nacionales y globales en diferentes industrias. Amplio conocimiento de procesos y procedimientos en el área de servicios. Experiencia directa en la definición de estrategias de negocios, rediseño de procesos internos y en la negociación de grandes contratos. Amplia experiencia en Venta Consultiva, Consultoría de negocios y Consultoría tecnológica en empresas del sector bancario y de telecomunicaciones. Experto en sistemas de información para empresas de telecomunicaciones móviles. Experiencia en Gerencia de Proyectos. Experiencia en ventas y pre-venta, definición de estrategias, análisis y diseño funcional de sistemas, costeo y aseguramiento de calidad en grandes proyectos, consultoría tecnológica a empresas, business process outsourcing (BPO), desarrollo de negocios, venta consultiva de software, bodegas de datos, consultoría de negocios y estrategias de negocio en empresas de telecomunicaciones móviles. Amplia experiencia en Consultoría de Industria en sectores de Banca y Telecomunicaciones. Amplio conocimiento de Big Data.
 

Hacia la biología de datos. En la actualidad, la cantidad de información biológica que un investigador es capaz de generar, superó por mucho su propia capacidad de análisis. Cada vez se requiere de mayores y más eficientes sistemas de almacenamiento, de más eficientes algoritmos para el análisis e  interpretación de los datos, lo que ha llevado a que la biología moderna cada vez se parezca más a las ciencias de la computación y tecnologías de la información que a las mismas ciencias biológicas.

Andrés Pinzón Velasco (Bio). Biólogo de la Universidad Nacional con un Doctorado en Biología de la Universidad de los Andes. En la actualidad es profesor asistente de dedicación exclusiva del Instituto de Genética de la Universidad Nacional de Colombia. Ha sido Director de Investigación y Desarrollo del Centro de Bioinformatica y Biologia Computacional de Colombia. El trabajo del profesor Pinzón ha estado relacionado con el análisis metagenómicos, genómica comparativa y funcional, y en la reconstrucción y posterior modelado computacional de redes de metabolismo y cascadas de señalización.

Estadística y Big Data. El análisis de grandes volúmenes de datos, muchos de ellos con poca estructura, es un reto para estadísticos, ingenieros y programadores. El su conferencia, el Profesor Pardo presentará los métodos estadísticos más utilizados para encontrar conocimiento en millones de registros de los sistemas de información; métodos que forman parte de la minería de datos, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, entre otros. El análisis del Big Data tiene a disposición estos métodos, sobre todo aquellos que funcionan mejor con grandes volúmenes de información.

Campo Elías Pardo Turriago(Bio). Ingeniero Químico, con Maestría y Doctorado en Estadística  de la Universidad Nacional. Ha sido director del programa de Estadística de la Universidad Nacional, editor de la Revista Colombiana de Estadística. Ha publicado artículos sobre Minería de Datos y Estadística en revistas nacionales y extranjeras. En la actualidad es profesor con dedicación exclusiva en los programas de Estadística de la  Universidad Nacional.

Centro de Excelencia y Apropiación en Big Data y Big Data Analytics. En su conferencia, Hugo Sin expondrá el proyecto que el Ministerio de las TIC viene desarrollando para conformar un Centro de Excelencia y Apropiación en Big Data y Big Data Analytics, en el cual han de participar las Universidades en alianza con las compañías líderes en temas relacionados y compañías líderes con capacidad de jalonar la demanda de investigación aplicada en estas materias.

Hugo Sin Triana (Bio). Ingeniero de Sistemas y Computación y Especialista en Telemática de la Universidad de los Andes, con amplia experiencia en el área de telecomunicaciones e informática, con énfasis en redes,  e-economy  y e-Government.  Consultor y gerente en Tecnologías de Información y Comunicaciones. Se le reconoce como el pionero de Internet en Colombia, debido,  principalmente, a la gestión adelantada para lograr que Colombia se vinculara a la red Internet a  mediados de los años noventa.  Por los aportes al País, fue condecorado con la Medalla al Mérito de las Comunicaciones Manuel Murillo Toro Primera Clase en Oro, máximo galardón existente en el sector.

Internet de las Cosas.

Ixent Galpin (Bio). El Profesor Galpin obtuvo su BA en Ciencias de la Computación de la Universidad de Bristol, Reino Unido. Con maestría en Ciencias de la Computación Avanzadas con mención honoraria y un PhD en Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester, Reino Unido.

Con experiencia de siete años en el Information Management Group, grupo de investigación académica de la escuela de Ciencias de Computación de la Universidad de Manchester, en los campos: Redes de sensores inalámbricas, procesamiento de consultas, bases de datos distribuidas, lenguajes de consulta, flujos de datos, bases de datos espacio-temporales, benchmarking. Con Historial de publicaciones en conferencias internacionales.

Minería de datos educativos.Así como en otros campos, la explosión de datos educativos ha revolucionado la manera en que pueden estudiarse los procesos de aprendizaje. La charla proporciona una mirada al estado actual de la Minería de Datos Educativos. El principal objeto de la Minería de Datos Educativos (MDE) es usar grandes conjuntos de datos educativos con miras a mejorar, y entender, el aprendizaje y proporcionar información sobre el proceso mismo. La MDE utiliza una gran cantidad de fuentes: tutores inteligentes, aulas virtuales, foros, evaluaciones entre  otras.

Oswaldo Vélez-Langs (Bio). Doctorado en Software y Sistemas de la Universidad Politécnica de Madrid, Diploma en Estudios Avanzados en Lenguajes y Sistemas Informáticos y, con estudios de Maestría en Ingeniería de Software de la misma institución,  es  Ingeniero de Sistemas de la UIS.

Sus intereses académico-investigativos se centran, en los procesos de personalización, por medio de la adaptación, en la interfaces persona-ordenador, los sistemas inteligentes y de aprendizaje automático en minería de datos así como los sistemas basados en agentes y multiagentes.