Maestría en Ciencia de Datos

Ingeniero de Sistemas, Magíster en Ingeniería con énfasis en Ingeniería de Sistemas y Computación (M.Sc.). Profesor asistente de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, integrante del grupo de investigación Destino de la misma entidad, con intereses de investigación en Ingeniería de Software, Ingeniería de Requerimientos y Líneas de Productos de Software. Actualmente es Director de Posgrados de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana Cali.

Cuenta con más de 20 años de experiencia en el desarrollo y gestión de proyectos de software en empresas del sector público y privado. Tiene las siguientes certificaciones: ⁠

• IREB®️ Certified Professional for Requirements Engineering, Foundation Level (2017).
• SEI-Certified PSP Developer, Carnegie Mellon University - SEI Certification (2013).
• Certificación Cisco CCNA, Cisco Systems (2006).

Doctor en Ingeniería de la Programación e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Valencia, España; Especialista en Sistemas Gerenciales de Ingeniería e Ingeniero de Sistemas y Computación de la Pontificia Universidad Javeriana.

Tiene más de 30 años de experiencia en la enseñanza, investigación y desarrollo de tecnologías. Ha liderado múltiples proyectos de investigación orientados al reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y desarrollo de herramientas tecnológicas para la rehabilitación del lenguaje en niños con discapacidad auditiva. Sus intereses actuales incluyen el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la analítica de textos.

Ingeniera Física de la Universidad del Cauca (Colombia), Doctora en Informática y Telecomunicaciones de la Universidad de Trento (Italia) y Postdoctora de la Fondazione Bruno Kessler (Italia), con especialización en el análisis multitemporal de imágenes satelitales.

Cuenta con más de 10 años de experiencia trabajando en diferentes proyectos a nivel nacional (con presupuesto de MinCiencias) e internacionales (con presupuesto de la Agencia Espacial Europea) en las áreas de Percepción Remota y Ciencia de Datos aplicada al ambiente. En particular, su experiencia se enfoca en áreas de interés como la Percepción Remota y Ciencias de la Tierra, Ciencia de Datos, Procesamiento Digital de Imágenes, Análisis de series temporales y detección de cambios, Seguridad Hídrica, Seguridad Alimentaria y Cambio Climático.

Doctor en Ingenierías y Magíster en Ingeniería Eléctrica, con especialización en Reconocimiento de Patrones y Aprendizaje Automático por la Universidad Tecnológica de Pereira.

Cuenta con más de diez años de experiencia en el desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático (AA). Posee una sólida experiencia en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Ha diseñado e implementado modelos de AA utilizando TensorFlow y PyTorch. Además, ha participado en proyectos colaborativos relacionados con aplicaciones de inteligencia artificial en ámbitos como la bioingeniería y los sistemas de transporte masivo.

Doctora en Probabilidad y sus Aplicaciones, Matemática y Maestra en Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística. Sus áreas de interés son el Aprendizaje Estadístico, las Series de Tiempo, la Analítica Avanzada y las Cadenas de Márkov. Con más de 15 años de experiencia, dirige proyectos en la Maestría en Ciencia de Datos y en Matemáticas Aplicadas.

Es profesora en los programas de Doctorado, en el Centro de Consultoría & Educación Continua, en la Maestría en Finanzas y en la Maestría en Ciencia de Datos. Fue finalista del concurso Lenovo-WISE Latinoamérica. Algunas aplicaciones de su trabajo incluyen finanzas, economía, biología, física e ingeniería. Además, le interesan los proyectos de empoderamiento y educación en áreas STEM. Actualmente, integra la junta directiva de la Sociedad Matemática Colombiana.

Doctora en Inteligencia artificial y reconocimiento de patrones de la Universidad Politécnica de Valencia en España. Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes e ingeniera de sistemas de la Universidad Autónoma de Manizales.

Tiene 30 años de experiencia en el sector académico y su área principal de interés es el aprendizaje automático y sus diferentes enfoques, particularmente su aplicación al procesamiento de lenguaje natural y a la salud.

Estadístico, con Maestría en Economía Aplicada y candidato a Doctorado en Estadística. Cuenta con más de diez años de experiencia como docente e investigador en diversos sectores, como el agrícola, financiero y de salud. Sus áreas de interés incluyen el análisis de datos espaciales y espacio-temporales.

Doctora en Estadística y Optimización de la Universidad de Valencia y la Universidad Politécnica de Valencia (España). Además, posee una Maestría en Estadística Aplicada de la Universidad de Concepción (Chile) y una Especialización en Educación Matemática de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Bogotá).

Cuenta con más de diez años de experiencia en el modelado estadístico y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, tanto en investigación como en consultoría.

Ha participado en proyectos multidisciplinarios en los que ha implementado modelos de supervivencia, series de tiempo, modelos lineales generalizados y análisis multivariado, orientados a resolver desafíos en áreas como la clusterización climática, la supervivencia de pacientes con cáncer, la predicción del tamaño de cartera de clientes en marketing, y la estimación de tasas de pobreza en áreas pequeñas.