Databeers en Sevilla

El Databeers de final de noviembre tuvo lugar en la sede de IAGT en Sevilla. Juan Manuel, su director, nos dio la bienvenida para que nos sintiéramos como en nuestra casa; luego fue Luis Mesa quien nos explicó a los que asistíamos por primera vez en que consistía una sesión tipo: lo primero, las Cervezas antes, durante y después de las charlas, éstas (LAS CHARLAS) tenía como máximo de tiempo de 10 minutos y estaba prohibido hablar de códigos y teoremas para no aburrir al público. Ah!, y que a los databeers le gustan mucho usar gifs en las presentaciones, por si alguno queríamos prepararnos una para próximas ediciones.

Juan Manuel IAGT

Juan Manuel de IAGT

Nos dijo que la historia de Databeers comenzaron en Madrid y, él, cuando se vino a trabajar a Sevilla, se le ocurrió organizarlas aquí también.
Este databeers de fin de noviembre estaba celebrándose este jueves en varias ciudades por toda España e incluso otros países como en Italia y México.

Las charlas

Las primera presentación fue a cargo de Javier Funes, @canonigos, del Grupo Trevenque quien presentó One Time Secrets, una idea desarrollada sobre un problema que tenemos cada día, el temor o necesidad de compartir información pensando en nuestra privacidad y la integridad de lo que mandamos. Nos habló de que existen soluciones como pgp, signal, etc, pero no es tan simple para clientes no habituados a las nuevas tecnologías que lo único que quieren es leer o ver rápidamente lo que se le mandan sin tener que realizar mil pasos para acceder a ello.

Así que buscando, buscando… soluciones que otras personas habían colgado en repositorios a este problema Javier descubrió una librería en Github basada en una aplicación llamada SnapPass, que la gente de Pinterest la habían desarrollado y colgado allí para el disfrute de todos; se trataba de un sistema para compartir secretos por Internet, basado en un certificado simétrico llamado Fernet, desarrollado en Flask con las características de que solo se puede compartir durante un tiempo, y se destruirá cuando se visualiza, sin almacenarse en ningún sitio.

¿En qué consiste? Pues, eso, ya lo hemos dicho… en enviar un enlace para para acceder a esa información que solo se va a ver una vez, (una vez visto, se autodestruye) y tiene un tiempo limitado.

Karmelo c. iribarren. Se subersivo: Piensa. Diario de K.


El siguiente ponente: Carlos Perales, físico, especialista en Machine Learning nos habló de otro problema habitual que tienen las personas con sus listas de Spotify, el ordenar sus listas, así que se le ocurrió crear un sistema de recomendación de canciones basado en los que consume los distintos usuario.

Carlos Perales

Carlos Perales

Estuvo investigando como los sistemas de recomendaciones más inportantes  como  los de Netflix, que no se para en relacionar en qué se parecen unas películas en otras, sino lo que los usuarios consumen y sus relaciones; Y también estuvo comprobando que Spotifybasa sus recomendaciones lo que los expertos hacen o clasifican.
Él quiso darle una vuelta y ha ideado una forma de recomendar música basada en la frecuencia de los objetos; puso como ejemplo los patrones que siguen las frecuencias del Sol, los terremotos, etc, por tanto, ¿Y si con la música se hiciera lo mismo?, Es decir, analizar las canciones por sus frecuencias.

Luis ha desarrollado un sistema con una métrica con función de ritmo, acordes, tonos, etc, que permite clasificar automáticamente los temas musicales,  crear cluster de canciones del mismo tipo.


La siguiente charla estuvo a cargo de Daniel Vidal que nos habló de “la pregunta que cambio mi vida”. Primero nos habló un poquito de él… Empezó en un cuarto de chatarras arreglando cacharros, luego estuvo 5 años como responsable de HelpDesk y 15 años de desarrollando herramientas.

Hasta que en el año 2001 le pidieron poner nombre a cada una de las estrellas. y la pregunta que hizo fue, vale, un proyecto muy bonito, pero  ¿Quién va a meter los datos?
Así que desde entonces, antes de empezar un proyecto pregunta lo mismo, quién va a meter el dato, cómo se va a meter los datos, ¿De donde provienen los datos?

Podemos usar la mejor tecnología del mundo, pero si sabemos quién va ponerle el cascabel al gato,  de nada sirve.


Alberto Pumar y su compañero de IAGT León Álvarez nos presentó al nuevo compañero de trabajo, Alexa, a la cual le pidieron que hicieron un huevo frito, pero, obviamente no podía así que pasaron a otro tema, si Alexa cura nuestra depresión, pero qué más puede hacer por nosotros para ser productivo.???

Técnicamente nos explicaron que Alexa es un concepto más general compuesto de Amazón Echo y el cerebro en la nube con muchos if, if, if… seguidos.

El usuario haría una petición de audio que recogería el dispositivo físico que se transformaría en texto y lo traduciría a una petición externa o no y la reproduciría según la hemos programado nosotros…u otros.

Vale, ¿Pero que puede hacer Alexa? pues …
Puede poner música, información sobre servicios públicos, o que cuente chiste. Contaron más cosas, pero ya las cervezas …

En fin un buen rato, veniros al próximo DataBeers, Es pero que muy entretenido, Ah!! También hay CocaColas y apertivos Snacks, por lo menos en éste los de IAGT, se lucieron 🙂

Asistentes a Betabeers Sevilla

Asistentes a Databeers Sevilla

2 comentarios

  1. Muy buen resumen de todo lo que allí se habló! Una alegría tener estas sesiones donde se junten y conozcan la “gente de los datos” e intercambien sinergias, y una suerte que tú las registres para todos, los que fuimos y los que no. Un abrazo!!

  2. nonopp

    30 noviembre, 2018 a las 4:29 am

    Gracias a tí Lore por acompañarnos y por animarnos a asistir a estos eventos. Un auténtico placer.

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