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Romy Rodriguez-Ravines

Going beyond data | Statistics + Machine Learning

Advanced Analytics Expert.

Tengo pasión por la Ciencia de Datos. Dedico mi tiempo a ayudar a personas y organizaciones a extraer conocimiento útil de sus datos. Mi formación estadística, con enfoque bayesiano, y mi trabajo con machine learning me han permitido tener facilidad para entender y modelizar datos con una visión doble: hypothesis-driven y data-driven.

He tenido la oportunidad de trabajar con líderes en consultoría analítica, de los cuales aprendí a identificar las necesidades del negocio, tratar los datos disponibles, seleccionar los modelos y algoritmos adecuados para dar respuesta a las preguntas formuladas y, a comunicar resultados a todos los niveles de las organizaciones.

Me dedico a la creación de soluciones basadas en la correcta e innovadora aplicación de la ciencia de datos a problemas empresariales, apoyando la transformación digital y el desarrollo de la inteligencia analítica disruptiva. Participo activamente en acciones formativas y estoy muy implicada en el desarrollo del talento analítico joven.

Ver Currículum Vitae completo en CV Español y/o CV English

Interests

  • Analítica Avanzada
  • Machine Learning
  • Inteligencia Artificial
  • Enfoque Bayesiano
  • Big Data & Cloud

Education

  • PhD en Estadística, 2006

    Universidad Federal de Rio de Janeiro (Brasil)

  • MSc en Estadística, 2004

    Universidad Federal de Rio de Janeiro (Brasil)

  • BSc en Ingeniería Estadística, 1994

    Universidad Nacional Agraria La Molina (Perú)

Charlas

Comunicaciones en Eventos y Universidades

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CYBER RISK – FROM THE CONTROL ROOM TO THE BOARD ROOM

DeRISK for industrial cyber risk quantification

Bayesian Topic Modelling

Utilizando modelos no paramétricos e inferencia variacional en el análisis de textos

Business and Data Science, Challenges ahead

What companies need, in 2020, regarding Statistics, Data and Analytics?

Analítica Predictiva y el Teorema de Bayes

¿Cómo predecir la demanda y actualizar nuestro conocimiento?

Statistics for Data Science from the business perspective in 2019

¿Qué necesita una empresa de un Data Scientist?

Conociendo mejor la Experiencia de Cliente mediante Text Analytics

¿Qué dicen los clientes sobre mi marca y mis servicios?

Marketing y Analítica Avanzada

¿Cómo apoyarnos en modelos predictivos para decidir que accion de marketing hacer?

¿Qué es Big Data? Le preguntamos a Twitter

Ideal Solutions for Real Business

Modelos de Previsión (Bayesianos) en la Empresa

Modelación, Previsión, Decisión

Conversatorio sobre construcción del Mapa de Pobreza

Interpolación de indicadores en áreas menores

A Bayesian Approach for the Rainfall-Runoff Problem in Multiple Basins

X Congreso latinoamericano de probabilidad y estadística matemática. CLAPEM. Lima-Perú. We present an analysis of runoff and rainfall …

An efficient sampling scheme for dynamic generalized models

Eigth Valencia International Meeting, Spain. We consider non-linear state-space models for univariate time series with non-Gaussian …

Revisiting Distributed Lag Models Through a Bayesian Perspective

Fully Bayesian approach to autorregressive models

Métodos Estadísticos Aplicados con la Enaho

Charla impartida en el VI Coloquio Nacional de Estadística, organizado por la Universidad Nacional de Ingenieria (UNI), representando …

Historias

Proyectos donde desarrollamos Soluciones Ideales para Desafíos Reales

¿Qué información tengo sobre "este" tema?

IA en la búsqueda de contenido

¿Quién debe atender este e-mail?

RPA y Machine Learning para agilizar atención

¿Cuántas cajas de cada este producto me van a solicitar?

Previsión de Demanda Intermitente

¿A quién debo retener?

Identificando a los clientes más propensos a la fuga

Píldoras

Reflexiones e Ideas Prácticas sobre temas relacionados con Estadística y Machine Learning para apalancar la Transformación Digital.

Knowledge Mining con Microsoft

Una alternativa fácil de usar. Minimiza el tiempo de puesta en producción.

Knowledge Mining

Minería del Conocimiento. Encontrando información en grandes bases documentales con ayuda de la IA (servicios cognitivos)

MLOps: DevOps para Machine Learning

Algunos casos de uso ya en producción.

Analítica de Textos en la Empresa

Algunos casos de uso ya en producción.

Cursos

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Econometrics II (2022)

Antonio de Nebrija University. School of Social Science. Bachelor’s Degree in Economics and International Business

Econometrics I (2022)

Antonio de Nebrija University. School of Social Science. Bachelor’s Degree in Economics and International Business

Econometría II

Universidad Antonio de Nebrija. Facultad de Ciencias Sociales. Grado en Economía y Negocios Internacionales

Econometrics I (2021)

Antonio de Nebrija University. School of Social Science.Bachelor’s Degree in Economics and International Business

Multiple Linear Regression

Interactive Tutorial on Multiple Linear Regression

Linear Regression Models

Interactive Quiz on Simple Linear Regression

Simple Linear Regression

Interactive Tutorial of simple linear (straight line) models.

Testing on Means and Proportions

Interactive Tutorial to review basic concepts on hypothesis testing.

Primeros Pasos con MLOps

Conceptos y consejos para la industrialización del Machine Learning.

Modelización con R

Manual práctico para la creación y utilización de modelos analíticos con R.

Modelagem de doenças transmissíveis: contexto, clima e espaço

Modelagem espaço-temporal dos casos graves de leptospirose na cidade de Salvador (BA).

Análisis de Series de Tiempo con Modelos Dinámicos

Modelando Series Temporales con Enfoque Bayesiano.

Introduçao aos Modelos Dinâmicos Bayesianos

Modelando Series Temporales con Enfoque Bayesiano.

Publicaciones

Artículos en Revistas Científicas

An Effective Heuristic for Multistage Linear Programming with a Stochastic Right-Hand Side

The multistage Stochastic Linear Programming (SLP) problem may become numerically intractable for huge instances, in which case one can …

An efficient sampling scheme for dynamic generalized models

A multimove sampling scheme for the state parameters of non-Gaussian and nonlinear dynamic models for univariate time series is …

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