SAS para aprendizaje automático y Haskell para ciencia de datos

Figure 1: Haskell Inn, de J. Stephen Conn. https://flic.kr/p/7nTp4N Licencia CC

Vivimos un momento de explosión de las posibilidades y las necesidades de tratamiento de los datos.

Conceptos como Big Data, Data Science, así como las técnicas para ello, desde la Estadística o el Business Inteligence hasta el Deep Learning y demás herramientas asociadas a la Inteligencia Artificial son una muy prometedora realidad.

Toda esa ingente cantidad de datos necesita de estrategias innovadoras que permitan sacar el máximo partido a los mismos, de una forma eficiente, elegante y segura, incluso en tiempo real.

No cabe ninguna duda de que los lenguajes y las técnicas de programación funcional tienen mucho que decir en todo ello.

Se empiezan a ver muchos ejemplos: el lenguaje Scala está detrás de Spark, una de las herramientas claves del tratamiento de datos en la actualidad. Pero también la última versión de Java ha vuelto su mirada a la programación funcional y otras empresas usan lenguajes como Haskell para el tratamiento de datos en campos tan diversos como la detección de spam o de ciberataques, o en el competitivo campo de las finanzas, por ejemplo en las predicciones de los movimientos de los valores en bolsa.

¿Ha llegado el momento de Haskell? ¡Sin duda!

Unas sesión muy de lo mas variada e interesante en la que seguro que aprenderemos mucho sobre aplicación de diferentes tecnologías y herramientas a distintos problemas.

Agenda

• 19:00 – 19:10, Presentación
• 19:15 – 19:45, - Usando SAS para técnicas de Machine Learning, por Javier Monjas.
• 19:45 – 20:15, - Haskell y la ciencia de datos: ¿Ha llegado el momento?, por Juan Antonio Lleó y Anler Hernández Peral.
• 20:15 – 20:45, tiempo charlar y tomar un piscolabis