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Lilia Karen Rivera Escovar obtuvo el grado de Maestra en Ciencias con Especialidad en Probabilidad y Estadística en el CIMAT, Guanajuato, México. Estudió Actuaría y también obtuvo estudios en la carrera de Matemáticas en la Facultad de Ciencias UNAM. Cuenta con diversos diplomados, algunos de ellos son Machine Learning: Tecnología en la Toma de Decisiones por parte del MIT, así como el Programa de Desarrollo Directivo en Data Science y Big Data impartido por la Bolsa Mexicana de Valores en conjunto con AFI-Escuela de Finanzas. Se ha desempeñado como docente en la Facultad de Ciencias de la UNAM y en la Facultad de Ciencias Actuariales de la Universidad Anáhuac. De igual forma ha participado como profesora en diplomados y cursos de extensión, el último de ellos impartido en el CENACE. Directora de proyectos de titulación como “Detección de Fraudes para Tarjetas de Crédito”, “El Lenguaje de los sentimientos en las compras”, “Análisis de Componentes Principales en el Caso Dow Jones”, entre otros. Expositora en diversos coloquios y foros, algunos son el “Foro Nacional de Estadística” y el “Coloquio Virtual Estudiantil de Ciencia de Datos IIMAS”. Ha laborado en el sector privado como consultora externa enfocada en proyectos de retail para diferentes PyMES, así como Risk Modeling Analyst donde sus principales funciones se concentraban en evaluar y generar modelos de score así como revisar su implementación. También ha desempeñado el cargo de Gerente de Analítica en Grupo Financiero Banorte participando en proyectos relacionados con Experiencia del Cliente, Banca PyME, Banca Digital y Fraude. Actualmente labora como Gerente Senior de Analítica en Estrategia de Datos en el área de Cobranza, Crédito y Comercio para Banco Azteca, donde su función principal se concentra en generar análisis cuantitativos y cualitativos que permitan la pronta y óptima toma de decisiones para diversas áreas del banco y otras empresas de Grupo Salinas, con la finalidad de generar directrices de negocio que permitan el entendimiento del cliente para llegar a la hiperpersonalización de servicios.
Titulo: La ventaja de ser Markoviano
Resumen: Frecuentemente la naturaleza humana presenta comportamientos que pudieran parecer “aleatorios” y que en efecto sí lo son. No obstante, dentro de la aleatoriedad hay cierta “consistencia” principalmente cuando hablamos de compras, gustos u opiniones. Entonces, la pregunta natural que surge es ¿cómo puedo capturar esta “pequeña consistencia”?. Una forma útil de estudiar estos comportamientos es con una vista Markoviana, y es en este punto donde las Cadenas de Markov serán nuestro caballito de batalla. Gracias a esta metodología podremos determinar probabilidades de fuga para clientes, fidelidad a una marca, generar recomendaciones, entre muchas otras cosas interesantes que abordaremos en esta plática.
Juan Miguel Ruiz estudió la licenciatura en Física en la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California. De 2003 a 2005 estudió la maestría en Matemáticas Básicas en CIMAT y más tarde, de 2006 a 2010, realizó el doctorado bajo la orientación del Dr. Jimmy Petean. De 2010 a 2012 llevó a cabo una estancia posdoctoral en el IMPA, en Rio de Janeiro. Actualmente es profesor investigador de la ENES, Unidad León. Sus áreas de interés son el análisis geométrico y el problema de Yamabe.
Título: Multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe.
Resumen: En esta plática hablaremos acerca de multiplicidad de soluciones para la ecuación de Yamabe en productos alabeados. En particular, construimos caminos de métricas de productos alabeados, con curvatura escalar constante, que exhiben dicha multiplicidad. Utilizamos técnicas de teoría de bifurcación junto con teoría espectral de productos alabeados para tales construcciones.