Con éxito se realizó la primera International Conference on Data Science 2023 organizada por la UDP

Entre el 08 y el 10 de noviembre de 2023 se realizó la International Conference on Data Science 2023 (ICDS2023) en dependencias de la Universidad Diego Portales. Este evento científico internacional de primer nivel fue organizado por la Escuela de Ingeniería Industrial UDP. El evento tuvo como principales objetivos proporcionar una visión general del estado del arte de la investigación en aprendizaje estadístico y ciencia de datos; contribuir a la formación de una cantidad crítica de investigadores y profesionales en aprendizaje estadístico, de máquina, y ciencia de datos; involucrar estudiantes y jóvenes investigadores en actividades de divulgación científica; y enriquecer el diálogo interdisciplinario entre teoría y aplicación a nivel nacional e internacional.

Los sponsors de ICDS2023 fueron la International Association for Statistical Computing (IASC), el International Statistical Institute (ISI), la American Statistical Association (ASA), la International Society for Business and Industrial Statistics (ISBIS), la Sociedad Chilena de Estadística (SOCHE), y el Special Interest Group on Data Science del ISI.

El Comité Científico recibió 135 resúmenes provenientes de 35 países, y el Programa Científico incluyó 9 conferencistas magistrales en temas relevantes del aprendizaje estadístico y ciencia de datos, 22 invited paper sessions, 4 contributed paper sessions, y 9 posters. Las conferencias magistrales incluyeron los siguientes temas:

• “Outlier detection techniques”, Peter Filzmoser, Vienna University of Technology, Austria (presentación virtual)
• “Beta regression models”, Diego Gallardo, Universidad del Bío Bío, Chile (presentación presencial)
• “Gaussian process regression and deep neural networks”, Trevor Harris, Texas A&M University, USA (presentación presencial)
• “Extreme value theory”, Miguel de Carvalho, University of Edinburgh, UK (presentación virtual)
• “Optimization techniques and routing problems”, Karol Suchan, Universidad Diego Portales, Chile (presentación presencial)
• “The crucial role of statistics today and multivariate non-linear times series”, Katherine Ensor, Rice University, USA (presentación presencial)
• “Adversarial machine learning”, Fabrizio Ruggeri, National Research Council Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche (CNR-IMATI), Italy (presentación presencial)
• “Spatio-temporal modeling”, Paulo Canas Rodrigues, Federal University of Bahia, Brazil (presentación presencial)

El programa de la conferencia incluyó temas en estadística computacional, aprendizaje estadístico y de máquina, y aplicaciones relevantes para el desarrollo de la Ciencia de Datos a nivel nacional e internacional, como análisis multivariado de datos, análisis de datos de grandes dimensiones, métodos multibloque, series de tiempo, procesos Gaussianos, análisis bayesiano, modelos espacio temporales, teoría de los valores extremos, análisis de datos simbólicos, métodos estocásticos, paquetes de R-Project, técnicas de visualización de datos, aprendizaje de máquina, inteligencia artificial, el rol de la mujer en la ciencia de datos, ciencia de datos y logística, salud pública, economía, cambio climático, y educación.

En total, se presentaron 108 trabajo en ICDS 2023, es decir 108 investigadores asistieron a la conferencia de forma presencial o virtual, incluyendo ponencias magistrales, invitadas, contribuidas, y posters. Los asistentes se mostraron muy contentos con el programa científico, las instalaciones de la Universidad, de participar de las sesiones del evento, y también compartieron con entusiasmo a la hora del café y en la cena de la conferencia.

Las académicas de Ingeniería Civil Industrial UDP Alba Martínez Ruiz y Paula Fariña organizaron el evento, y además presentaron los trabajos de investigación “Incremental singular value decomposition for some numerical aspects of multiblock redundancy analysis”, y “Bayesian networks in computerized adaptive test for statistical learning”, respectivamente.

El profesor Julio López, del Instituto de Ciencias Básicas UDP, organizó la Invited Paper Session “Applied Modeling Using Data Science Tools”, en la que expusieron las y los académicos UDP Sara Arancibia, Matthieu Marechal, Hugo Robotham.

El profesor Gabriel Pino de la Facultad de Administración y Economía UDP organizó la Invited Paper Session “Applied Finance and Data Science” donde también participaron los profesores Nicolás Magner y Nicolás Hardy de nuestra Universidad.

El académico Karol Suchan de la Escuela de Informática y Telecomunicaciones y director del Centro de Innovación en Transporte y Logística UDP fue uno de los Keynote Speakers de la conferencia: “La realización de la Conferencia en la Universidad representa un hito significativo al reunir a destacados expertos de todo el mundo en una variedad de campos, desde Multivariate Analysis y Statistical Learning Applications hasta Machine Learning and Deep Learning Applications. Este evento no solo fomenta la interdisciplinariedad, conectando a investigadores de estadística, informática, matemáticas, ingeniería industrial y otras disciplinas, sino que también posiciona a la UDP como un epicentro de innovación en Data Science”, comentó el profesor, quien presentó “Workload distribution in the yard of a multipurpose port terminal in Chile”.

Para él, “la diversidad de tópicos abordados refleja la amplitud y la profundidad de este campo emergente, consolidando a nuestra institución como un líder en la promoción del conocimiento y la colaboración interdisciplinaria en Data Science”.

La conferencia contó con la activa participación de estudiantes de pregrado y postgrado de la Universidad.

Workshops en Data Science

Previo a la conferencia, se realizaron dos Workshops en Data Science en temas relevantes para nuestra sociedad, como lo son Educación y Cambio Climático. El Workshop on Data Science and Education fue organizado por el profesor Jorge Luis Bazán de la Universidad de São Paulo, Brasil. El programa incluyó 5 presentaciones principalmente enfocadas en los modelos de diagnóstico y evaluación de la educación en Chile, Brasil, y Estados Unidos, utilizando paquetes del software R-Project, inteligencia artificial, redes Bayesianas, y modelos latentes.

Por otro lado, el Workshop on Data Science and Climate Change fue organizado por los profesores Rodrigo Salas de la Universidad de Valparaíso, Chile, y Orietta Nicolis de la Universidad Andrés Bello, Chile. El programa comprendió 5 presentaciones con aplicaciones del machine learning a la predicción del flujo hidrológico de varias cuencas en Chile, la predicción de eventos sísmicos, el análisis espacio temporal de fenómenos de sequía, el análisis funcional de datos espacio temporales, y la aplicación de modelos econométricos espaciales en el modelamiento de los incendios forestales en Brasil.

“Esta es la primera conferencia internacional en ciencia de datos que organiza la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Diego Portales, y esperamos seguir contribuyendo al desarrollo de la ciencia en nuestra sociedad“, señalaron las académicas organizadoras.

El Book of Abstracts de la conferencia está disponible en el siguiente enlace: