V Encuentro de Big Data en Castilla y León

Thursday, November 30, 2017

V Encuentro de Big Data en Castilla y León

Escrito por el equipo de CDO de Boecillo (Valladolid).

La V Edición del Big Data CyL ha vuelto a reunir en la sede de Telefónica I+D de Boecillo a diferentes profesionales relevantes del sector público y privado del mundo Big Data de Castilla y León.
  Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (III): Entrenando el modelo

Wednesday, November 29, 2017

Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (III): Entrenando el modelo

Bienvenidos a la tercera  entrega del tutorial ejemplo de creación de un modelo de Machine Learning (ML) en Azure ML Workplace aplicado al dataset de pasajeros del Titanic. Tras la introducción a la herramienta que hicimos en la primera parte, en la segunda, creamos el experimento, y llevamos a cabo todos los procesos de  carga, depuración y tratamiento de los datos, previos a la creación del modelo predictivo.  Ahora, es el momento de construir el modelo.
Pigram: La tecnología al servicio del usuario en cualquier instante

Tuesday, November 28, 2017

Pigram: La tecnología al servicio del usuario en cualquier instante

Hoy nace Pigram, un nuevo servicio que permite la publicación en redes sociales y el envío de correo electrónico a través del uso del SMS. La tecnología móvil construye un mundo mejor y podemos ir más allá, por ejemplo, ayudándonos en situaciones de emergencia.

Pigram: Technology available to the user at any moment

Pigram: Technology available to the user at any moment

Today Pigram was born, a new service that allows publication on social media and the sending of emails by using SMS. The mobile technology is building a better world and we can go beyond, for example helping in emergencies.

5 uses of data on Black Friday

Monday, November 27, 2017

5 uses of data on Black Friday

There are many stories that suggest how the term ‘Black Friday’ came into use. One common misconception often shared is that Black Friday gets its name from the first day of the year when retailers move from making a loss (‘in the red’) to making profits (‘in the black’). The true roots of the term are found in Philadelphia in the early 60’s, where the police used it to refer to the added chaos following Thanksgiving. By the 1980’s retailers had turned the term to their advantage and in the years that followed, it would become the phenomenon that we know today.  We, as consumers, spend more money each year and therefore, we create more data. In this blog, we will look at the key ways in which shoppers and retailers can use Big Data over the Black Friday period.
Esta semana en el Blog de LUCA (20 al 25 de Noviembre)

Sunday, November 26, 2017

Esta semana en el Blog de LUCA (20 al 25 de Noviembre)

Esta semana, en el blog de LUCA hemos tratado variedad de temas interesantes. Hemos visto aplicaciones del Big Data al sector retail y de la publicidad en exteriores (publicidad out of home), incluso hemos tenido ocasión de ponernos a trabajar con Machine Learning. El viernes, hemos visto el papel que pueden llegar a jugar los datos en la política, analizando el comportamiento en redes del Presidente de EEUU, Donal Trump. Además de mostraros a trravés de nuestro webinar, cómo acelerar la transformación digital de tu empresa en el post del sábado. Te mostramos una semana en un vistazo. ¡Adelante!
LUCA Talk: Acelerando la transformación digital

Saturday, November 25, 2017

LUCA Talk: Acelerando la transformación digital

En pasado 21 de noviembre presentamos el webinar más reciente de la serie LUCA Talks: cómo acelerar la transformación digital gracias a soluciones Big Data basados, en este caso, en la tecnología Smart Digits. Una plataforma B2B2C que provee servicios a empresas con impacto en el cliente final. Si te interesa cómo acelerar la transformación digital de tu empresa, sigue leyendo este post y mira el vídeo de la sesión impartida por nuestro experto Daniel Torres. ¡Comienza el viaje hacia la transformación!

Trump: one year in data

Friday, November 24, 2017

Trump: one year in data

A little over a year ago we saw an American election that sent shockwaves through the political world. Donald J. Trump, the Republican candidate, went head-to-head with Hillary Clinton who represented the Democratic Party. The election was held just over a year ago, on Tuesday November 8. As a reference point, prior to the day it was believed that a Trump win was “1000 times less likely than Brexit”. In August 2015, popular betting sites set the probability of a Trump win as 25 to 1 but as the decision-day approached the odds were cut at 5 to 1; still an unlikely event. Consequently, as the results became evident, the world was shook. But how involved was data science behind this surprising victory?

Designing an OOH advertising map in Brazil

Thursday, November 23, 2017

Designing an OOH advertising map in Brazil

For any company, it is vital that they maximize their client reach, and one way of doing this is to make use of the power and value that advertising brings. Nowadays, there are infinite ways of sharing a message; but Out-Of-Home (OOH) Advertising is the method that is seen by most people. Due to this, we want to share with you the project carried out in Brazil, with the aim of creating an OOH map in the cities of Sao Paulo and Rio de Janeiro.
Diseñando el mapa de publicidad OOH en Brasil gracias a los datos

Diseñando el mapa de publicidad OOH en Brasil gracias a los datos

Es imprescindible que una empresa maximice el alcance de sus clientes, y una manera de conseguirlo es hacer uso del poder y valor que ofrece la publicidad. Hoy en día existen infinitas maneras de difundir un mensaje; siendo la Publicidad OOH (Out-Of-Home) el estilo publicitario que más exposición tiene entre la población. Por ello, en este post compartimos proyecto llevado a cabo en Brasil, con el objetivo de crear un mapa OOH llevado a cabo en las ciudades de Sao Paulo y Rio de Janeiro.
Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (II): Preparando los datos.

Wednesday, November 22, 2017

Tu primer experimento en Azure ML Studio: El caso del Titanic (II): Preparando los datos.

Continuamos con el tutorial de ejemplo de creación de un modelo de Machine Learning (ML) en Azure ML Workplace aplicado al dataset de pasajeros del Titanic. Tras la introducción a la herramienta que hemos hecho en la primera parte, en ésta segunda, crearemos el experimento, cargaremos los datos y haremos los procesos de depuración y preparación necesarios antes de crear nuestro modelo predictivo.

Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando videojuegos, Parte 5. Aprende Q-Learning con el juego "Taxi", parte 2 de 2

Tuesday, November 21, 2017

Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando videojuegos, Parte 5. Aprende Q-Learning con el juego "Taxi", parte 2 de 2


En el artículo anterior de esta serie implementamos una solución para resolver un entorno un poco más complejo llamado Taxi. Esta vez hemos utilizado Q-Tables, una de las técnicas más utilizadas dentro del Q-Learning. En esta nueva entrega vamos a analizar paso a paso el código fuente y el funcionamiento interno de las Q-Tables.

Lo más destacado del BDID2017 (IV): Transformando los puntos de venta y atención del sector retail

Monday, November 20, 2017

Lo más destacado del BDID2017 (IV): Transformando los puntos de venta y atención del sector retail

¿Qué más podemos destacar del Big Data Innovation Day 2017? A día de hoy la mayoría de transacciones se realizan a través de un canal presencial, es decir, nos encontramos en un entorno en el que el canal físico es el principal para las ventas. En este contexto, el Big Data está contribuyendo  también en la transformación de puntos físicos de venta y atención en el sector retail. ¿Cómo? Lourdes Cubero, Retail Business Developer en Telefónica España, y Elena Díaz, Senior Analytical Consultant en LUCA, mostraron en su ponencia cómo aprovechar los beneficios que aportan los datos en el sector retail. Sigue leyendo, porque te lo contamos en este post.
Esta semana en el blog de LUCA (13 al 17 de Noviembre)

Sunday, November 19, 2017

Esta semana en el blog de LUCA (13 al 17 de Noviembre)


Con los primeros fríos, y tras el gran éxito del Big Data Innovation Day 2017, iniciamos nuestras publicaciones de los domingos. Entre semana, muchas veces vamos tan justos de tiempo que, aunque el tema nos interese, dejamos su lectura para otro momento. Como el fin de semana estamos más tranquilos, hemos querido ponéroslo fácil y crear un post “dominical” con un breve resumen de los temas que hemos tratado a lo largo de la semana, y algún otro tema interesante.
III Impact Innovation Talks: Big Data's new challenges, achievements and opportunities

Friday, November 17, 2017

III Impact Innovation Talks: Big Data's new challenges, achievements and opportunities

Yesterday, the 16th of November, the III Impact Innovation Talks was held and was organized by Telefónica Open Future together with PWN Madrid. This third edition of a talk series with the slogan #WomansAge aims to reflect on the situation of female entrepreneurs. This time the event covered 3 themes and their challenges, achievements and opportunities. Pedro A. de Alarcón was one of the speakers in the event, as the head of Big Data for Social Good at LUCA Data-Driven Decisions, and he wanted to empashize the benefits that the value of Big Data can provide when improving society.
Los 2 tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado y no supervisado

Thursday, November 16, 2017

Los 2 tipos de aprendizaje en Machine Learning: supervisado y no supervisado

Ya hemos visto, en post anteriores, que las técnicas de Machine Learning consisten básicamente en automatizar, mediante distintos algoritmos, la identificación de patrones o tendencias que se “esconden” en los datos. Por ello, resulta muy importante no sólo la elección del algoritmo más adecuado (y su posterior parametrización para cada problemática concreta), sino también el hecho de disponer de un gran volumen de datos de suficiente calidad. 
Lo más destacado del BDID2017 (III) Elena Gil: "Creciendo contigo"

Wednesday, November 15, 2017

Lo más destacado del BDID2017 (III) Elena Gil: "Creciendo contigo"

Hace unas semanas, el 31 de octubre, celebramos nuestro primer año de vida con el Big Data Innovation Day, y sin duda fue una tarde fenomenal. El auditorio principal del Distrito Telefónica en Madrid estaba lleno de gente y de expectación por escuchar a los expertos de LUCA. Pero, sabemos que hubo gente que no pudo asistir y, por si eres de los que se perdió el evento, traemos una serie de posts sobre lo más destacado del evento. En este tercer episodio, compartimos contigo la ponencia de Elena Gil, mostrando cómo queremos seguir creciendo contigo. ¿Empezamos?
Titanic: Tu primer experimento en Azure ML Studio (I)

Tuesday, November 14, 2017

Titanic: Tu primer experimento en Azure ML Studio (I)

En Machine Learning, como en otros muchos campos, una de las formas más efectivas de aprender es ponerse manos a la obra. El famoso “Learning by doing”. Y aunque hay una gran cantidad de conceptos que conviene aclarar y aprender, vamos a intercalarlos con ejemplos prácticos que nos ayuden a perder el miedo a probar y… a equivocarnos, que, en definitiva, es la mejor forma de aprender.
Mobility and transport planning in Neuquén

Monday, November 13, 2017

Mobility and transport planning in Neuquén

There are more and more cities who, thanks to technology and the use of data, are hoping to improve the quality of life of their citizens though carrying out mobility planning and other initiatives. In this post we will present the project carried out by LUCA alongside the Province of Neuquén (western Argentina), where the value of data has been used to design a new public transport system and the route of the new 'Intelligent Metrobus'.  This project has turned into an opportunity to improve urban mobility and public transport in the region.

Diseño de plan de movilidad y transporte para Neuquén gracias al Big Data

Diseño de plan de movilidad y transporte para Neuquén gracias al Big Data

Cada vez son más las ciudades que, gracias a la tecnología y el uso de los datos, buscan mejorar la calidad de vida de los ciudadanos llevando a cabo planes de movilidad u otras muchas iniciativas. En este post presentamos el proyecto realizado por LUCA junto con la Municipalidad de Neuquén; donde se ha aplicado el valor de los datos para diseñar un nuevo sistema de transporte público de pasajeros y la traza del nuevo Metrobus Inteligente, convirtiéndose en una oportunidad para mejorar la movilidad urbana y el transporte público. 

The rise of data-driven education

Friday, November 10, 2017

The rise of data-driven education

Here at LUCA, we like to use our blog to discover and explore how Big Data can be used in parts of society that have historically been closed off to data science. We passionately believe that data, if harnessed correctly, can be a force for good in society, and you can read more about our Big Data for Social Good initiatives here. In this latest blog, we shall see how such technologies are creating data-driven learning environments in our schools, colleges and universities.
Lo más destacado del BDID2017 (II) Chema Alonso: "Big Data: Innovación sin limites"

Wednesday, November 8, 2017

Lo más destacado del BDID2017 (II) Chema Alonso: "Big Data: Innovación sin limites"

El pasado martes 31 de octubre celebramos el Big Data Innovation Day 2017, el evento anual de LUCA con motivo del primer aniversario. No podemos estar más agradecidos por la buena acogida, tanto por parte de los asistentes en el auditorio, como por todos los seguidores vía streaming. Por ello,  y para revivir lo mejor de la jornada, queremos compartir las ponencias del evento también con aquellos que no pudieron asistir. ¿Quieres saber con qué nos sorprendió Chema Alonso esta vez?
Understanding the visitors of the Reina Sofia Museum in Madrid

Tuesday, November 7, 2017

Understanding the visitors of the Reina Sofia Museum in Madrid

Every organization needs to understand who their target audience is, in order to know how to direct their activity and through this, define their strategy and lines of action. In the case of museums, the analysis of their visitors and their behavior, likes and preferences is important, since it helps the museum to understand their profiles and interests, and to help define their activity. In this post, we reveal the recent collaboration between Synergic Partners, the area of analytics and consultancy at LUCA, and the Reina Sofia Museum in Madrid, the first Big Data study carried out in Spain.
Analizando a los visitantes del Museo Reina Sofía

Analizando a los visitantes del Museo Reina Sofía

Cualquier organización necesita conocer cuál es su target para saber a quién va dirigida su actividad, y definir así su estrategia y líneas de actuación. En el caso concreto de los museos, el análisis de sus visitantes y su comportamiento, gustos y preferencias es importante, ya que sirve para conocer los perfiles e intereses de éstos y ayuda a definir su actividad. En este post, por ejemplo, compartimos la reciente colaboración entre Synergic Partners, el área de analítica y consultoría de LUCA, y el Museo Reina Sofía de Madrid: el primer estudio de Big Data realizado en España. 
Tipos de error en Machine Learning, ¿los conoces?

Monday, November 6, 2017

Tipos de error en Machine Learning, ¿los conoces?

"Errrare humanum est". Este aforismo, atribuido a San Agustín, es habitual en nuestro lenguaje habitual. Reconocemos que “errar”, confundirse, es intrínseco a la naturaleza humana. Pero lo importante no es el error en sí, sino aprender de ellos. Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, y en concreto, de Machine Learning, también tenemos que hablar de errores, y de cómo nos pueden ser útiles para aprender. En este post vamos a conocer la diferencia entre dos tipos de error: los "Falsos Positivos" y los "Falsos Negativos".
Llega la 4ª edición de la conferencia anual de Data Transparency Lab

Saturday, November 4, 2017

Llega la 4ª edición de la conferencia anual de Data Transparency Lab

Los próximos 11, 12 y 13 de diciembre se celebrará la 4ª  Conferencia Anual del Data Transparency Lab, una colaboración inter-institucional entre Telefónica, AT&T, Mozilla, INRIA y MIT Connection Science, para mejorar la transparencia en el uso y gestión de los datos personales.
The stand-out moments of BDID2017 (I) : Thank you for enjoying this day with us!

Friday, November 3, 2017

The stand-out moments of BDID2017 (I) : Thank you for enjoying this day with us!

Last Tuesday, the 31st of October, we celebrated the Big Data Innovation Day 2017 enjoyed a fantastic afternoon. The main Auditorium of Distrito Telefonica was full of guests and many others followed the event via streaming from various countries. In order to thank you for the reception and welcome we received, we want to share with you some standout moments from BDID2017 and from our experts’ talks. We want to keep on growing with you on the exciting Data-Driven journey. Shall we begin?
Lo más destacado del BDID2017 (I): ¡Gracias por disfrutar de este día con nosotros!

Lo más destacado del BDID2017 (I): ¡Gracias por disfrutar de este día con nosotros!

El pasado martes 31 de octubre celebramos el Big Data Innovation Day 2017 y disfrutamos de una tarde excepcional. El Auditorio de Telefónica estaba repleto de asistentes y muchos otros siguieron el evento vía streaming desde varios países. Por ello, y para agradeceros la buena acogida que recibimos, queremos compartir los momentos más destacados del BDID2017 y de las ponencias de nuestros expertos. Y es que queremos seguir creciendo contigo en este apasionado viaje Data Driven. ¿Comenzamos?
Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 4. Aprende Q-Learning con el juego "Taxi", parte 1 de 2

Thursday, November 2, 2017

Cómo entrenar a tu Inteligencia Artificial jugando a videojuegos. Parte 4. Aprende Q-Learning con el juego "Taxi", parte 1 de 2


Escrito por Fran Ramírez, Investigador en Eleven Paths y escritor del libro "Microhistorias: anecdotas y curiosidades de la historia de la informática". 

Ahora que hemos resuelto un entorno de juegos como CartPole, vamos a dar un paso más para aprender técnicas un poco más avanzadas de aprendizaje. Uno de los métodos de RL más utilizados el llamado Q-Learning, válido siempre y cuando tengamos un número no muy grande de acciones y estados