​Ciencia de Datos Responsable
​La ciencia de datos ha cobrado un gran impulso con las nuevas herramientas para generación de modelos analíticos que pueden hacerse con métodos matemáticos, estadísticos o de inteligencia artificial entre otros. Una característica común de estos modelos es que requieren datos para entrenamiento y aquí surgen la preguntas ¿Los datos que uso son confiables? ¿Hago un buen uso de la energía para no afectar el ambiente? ¿Puedo explicar de dónde vienen los datos que uso? ¿Los datos no violan la propiedad intelectual? ¿Qué parámetros usa mi modelo para calificar? ¿Las inferencias no estan sesgadas? Si no podemos contestar estas preguntas, ¿Cómo podemos decir que somos responsables con el uso de la tecnología?

Ing. Enrique Amavizca Ruiz
IBM de México
Enrique  es arquitecto de información en IBM México en la división de Software del área de Datos e Inteligencia Artificial.  Ha participado en múltiples proyectos de desarrollo de software tanto transaccional como analítico, tiene una amplia experiencia en bases de datos, integración y gobierno de datos.

Egresado de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales por parte de la Universidad de las Américas Puebla , tiene una vasta experiencia en las tecnologías de información. En los últimos 11 años se ha dedicado a diseñar soluciones de datos e inteligencia artificial para los clientes en las industrias de Retail y Banca, así como, el asesoramiento y capacitación de los asociados de negocio en las mejores prácticas de las herramientas de datos e inteligencia artificial en diferentes países, ha sido líder técnico en integración y calidad de datos para IBM en américa latina.

Enrique se capacita constantemente en los nuevos avances de la industria y desempeña el papel de expositor en diversos foros de la comunidad técnica donde explica el papel de la tecnología en las iniciativas de negocio. Fue coautor del RedbookInfoSphereDataStagefor Enterprise XML Data Integration, publicado en el año 2012.