Muy contenta por haber sido parte del #DíaAMITI compartiendo desde IBM el taller: Ciencia de datos para la toma de decisiones.

Gracias a AMITI A.C. y Joel González Saldivar por la invitación. #MotordeInnovación

Clubes de Ciencia México (CdeCMx) es una organización de jóvenes en México y los Estados Unidos de América cuya misión es expandir el acceso a educación científica de la más alta calidad y motivar a la siguiente generación de científicos, tecnólogos e innovadores del país, mediante la creación de redes de talento internacional.

CdeCMx nace en el 2014 y a lo largo de estos 8 años de operaciones, hemos desarrollado un modelo educativo que combina educación presencial y a distancia. Nuestro principal programa son los Clubes de Ciencia, que consisten en cursos intensivos dirigidos a jóvenes de nivel medio superior y superior sobre diversos temas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM, por sus siglas en inglés).

Los Clubes son diseñados e implementados por voluntarios: profesores, investigadores posdoctorales y estudiantes de posgrado en México y los EUA, quienes comparten sus investigaciones, intereses y pasión por diversos campos de la ciencia, resaltan la importancia de la educación superior y hablan de oportunidades profesionales en México y en el extranjero.

It's #tomorrow!

Jennifer Enciso García, Ana Jaramillo, Belen Martín-Barragán and Andrea Monserrat A. will discuss how diversity in #ai can help us better understand possible biases.

They are the four amazing guests of the virtual panel “Diversifying AI – How to achieve #diversity”, organized by #CSHVienna researchers R. Maria del Rio-Chanona and Lisette Espín-Noboa.

The event will happen tomorrow, September 29th, as a hybrid event in Mexico. The panel is part of the RIIAA conference, which brings together professionals, academics, government officials, and industry representatives to discuss topics about AI.

➞ Jennifer Enciso García's research focuses on understanding the complexity of chronic diseases. She is the Head of Product at PROSPERiA and Co-Founder of RIIAA LATAM.

➞ Ana Jaramillo is a Ph.D. student at the University of Exeter where she studies inequalities in social networks. She advocates for better representation of women in science through the BioComplex Laboratory and Women in Network Science (WiNS) Society.

➞ Belen Martín-Barragán is a reader at The University of Edinburgh with a background in Mathematics and Machine Learning. She currently investigates variants of Operational Research for data analysis. Best of all, she is a mother of 2 🙂

➞ Andrea Monserrat A. builds AI technology for different sectors at IBM, and is involved in many non-profit initiatives to improve representation in the tech sector.

Would you like to join the discussion? Click here for more information and (free) registration: https://lnkd.in/dMmHEc-N

#diversidadeinclusión #genderequality #technology #event #women

Aprendiendo a usar Pandas

Pandas es una de las bibliotecas más populares de Python, destinada al análisis y manipulación de datos. Derivado de "PANel DAtaS", esta herramienta es esencial para cualquier persona que trabaje en análisis de datos, ciencia de datos o áreas relacionadas en Python.

¿Qué es Pandas?

Pandas proporciona estructuras de datos poderosas y flexibles, como DataFrame y Series, que facilitan la manipulación y el análisis de datos. Con Pandas, puedes hacer cosas como:

• Cargar datos de diferentes formatos (CSV, Excel, SQL, etc.).
• Limpiar y preprocesar datos.
• Realizar análisis estadísticos básicos.
• Transformar conjuntos de datos.
• Visualizar datos con gráficas.

Primeros pasos con Pandas

Para comenzar con Pandas, primero debes instalarlo. Puedes hacerlo con pip:

pip install pandas

Una vez instalado, puedes importar Pandas en tu script o notebook:

import pandas as pd

Estructuras de Datos en Pandas

Las dos estructuras principales en Pandas son:

1. Series: Una matriz unidimensional que puede contener cualquier tipo de datos.
2. DataFrame: Una estructura bidimensional, similar a una tabla en una base de datos, una hoja de cálculo de Excel o una tabla en R.

Ejemplo de Series:

serie = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(serie)

Ejemplo de DataFrame:

data = {
    'Nombres': ['Ana', 'Luis', 'Marta', 'Juan'],
    'Edades': [25, 30, 22, 29],
    'Ciudad': ['Madrid', 'Barcelona', 'Valencia', 'Sevilla']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Cargando Datos Externos

Una de las características más potentes de Pandas es su capacidad para cargar datos de diversos formatos. Por ejemplo, para cargar un archivo CSV:

data = pd.read_csv('ruta/del/archivo.csv')

Funciones Básicas

Una vez que tienes tus datos en un DataFrame, hay varias funciones que puedes usar para explorarlos:

• head(): muestra las primeras filas del DataFrame.
• tail(): muestra las últimas filas.
• describe(): ofrece un resumen estadístico de las columnas numéricas.
• info(): proporciona un resumen de las columnas, los datos no nulos y los tipos de datos.

Conclusión

Pandas es una herramienta increíblemente poderosa para cualquiera que trabaje con datos en Python. Si bien este artículo ofrece una breve introducción, hay mucho más por descubrir. Te animo a explorar la documentación oficial, tutoriales y cursos para aprender aún más sobre lo que Pandas tiene para ofrecer.

Espero que este artículo te sirva como punto de partida para introducir a otros al mundo de Pandas. ¡Buena suerte con tu contenido!

Clubes de Ciencia México 2023, is waiting for you!

Researchers and innovators in STEM, the call for instructors is open.

¡Clubes de Ciencia México 2023, te está esperando!

Investigadores e innovadores en STEM, la convocatoria para instructores está abierta. 👇

I'm happy and proud to share the first article of what I hope will be many in my career.

For the Harvard Data Science Review: Online education in times of COVID: Adaptation and implementation of a data science program in Mexico. In this Minding the Future column piece, a team from Mexico describe their efforts in moving a data science program for high school and college students online during the COVID-19 pandemic.

Estoy muy contenta y orgullosa por compartir el primer artículo de lo que espero sean muchos en mi carrera.

Para la revista Harvard Data Science Review: Online Education in Times of COVID: Adapting and Deploying a Data Science Program in Mexico. Un artículo que describe los esfuerzos para poner en línea un programa de ciencia de datos para estudiantes de preparatoria y universitarios durante la pandemia de COVID-19.

Gracias a todo el equipo de Clubes de Ciencia México en especial a Gabriel Missael Barco, Claudia G. Gil, Rogelio Hernandez-Lopez, Benjamin Sanchez Lengeling, Carla Marquez, ha sido un placer poder trabajar en esto con ustedes.

#datascience #education #covid

Excelente trabajo y organización del Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Morelos, muchas gracias por la invitación y felicitaciones a los ganadores.

Organizamos desde el Centro Morelense de Innovación y Transferencia Tecnológica la segunda edición de Startup Weekend Morelos.

No hay mejor inspiración que ver a las y los asistentes cambiar su manera de ser y pensar en menos de 24 horas.

Gracias Andrea Rioseco Sanjuan , Frida Ruh , Andrea Monserrat A. y Karime Guillen por compartirnos sus experiencias y conocimientos.

Es un placer participar con Women Who Code ¡No olviden registrarse!

¡Regístrate ahora para Women Who Code CONNECT LATAM! 13 de octubre, 2022 | Conferencia virtual en español

https://lnkd.in/gpeVWsUX

Speakers: Jacqueline Rihan Topete Téllez, Isabel Hong, Maria Jose Lemus, Alba Rosina Sagastume Muralles, Genny Andrea Centeno Metri, Grisel Ancona Martinez, Diana Carolina Colín Ochoa, Jazmin Amezquita, Elda Margarita Urtecho Aguilar, Iliana C., Diana García Cortés, Betsabé G., Isabel Valdés Ochoa, Paula Díaz, Andrea Monserrat A., Diana Rodríguez Aparicio, Nancy Pacheco, Francy Hernández Vega, Noemi León, Antonella De Caro, Patty O'Callaghan, Thannia Blanchet, Grecia Castaldi, Luz Aracely D., Michele C Aupont, Shanna Gregory, Joey Rosenberg

cc / Tara Hernandez, Richard B., Candice Morgan, Jennifer Manry, Mary Hamilton, shawn layden, SHILPA BONDALE, Mansi Shah, Sheree Atcheson, Kinnary Jangla, Cynthia Maxwell, Ph.D., sara inés calderón