Feeding the Invisible: Seguridad alimentaria en ciudades intermedias con Python

En muchos países, la inseguridad alimentaria no solo es un problema social, sino también un problema de datos. En Colombia, sistemas clave de monitoreo han perdido continuidad, dejando vacíos críticos de información para la toma de decisiones públicas. Esta charla presenta el desarrollo de un prototipo en Python para la construcción de un sistema de monitoreo y predicción del riesgo de inseguridad alimentaria en ciudades intermedias, utilizando únicamente datos abiertos. A partir de un pipeline reproducible, se integran múltiples componentes de ciencia de datos: ingesta y procesamiento de datos de precios de alimentos (SIPSA), modelos de series de tiempo para pronóstico de precios (incluyendo enfoques clásicos y machine learning como XGBoost), segmentación de hogares mediante clustering a partir de encuestas socioeconómicas, construcción de un índice compuesto que relaciona ingresos, precios y vulnerabilidad, y desarrollo de un prototipo de sistema de soporte a la decisión (DSS). Los asistentes se llevarán un enfoque replicable para construir indicadores complejos, estrategias para trabajar con datos abiertos imperfectos, ideas para integrar modelos, datos socioeconómicos y visualización en un solo sistema, y un ejemplo real de aplicación de Python en política pública y desarrollo territorial.