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Artículos recomendados para practicar ciencia de datos: Data Literacy, Python, ML, TensorFlow, BigQuery & herramientas de código abierto

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La transformación digital, en sentido amplio, es la integración de las tecnologías digitales en todas las áreas de una empresa, mejorando los procesos operativos actuales y creando otros nuevos, y aportando más valor a los clientes. Representa un cambio cultural hacia formas más ágiles e inteligentes de hacer negocios, impulsadas por tecnologías como la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial ( Statista ). Con esta definición sobre la transformación digital, arrancamos el post del día de hoy, dedicado a compartirles recursos, tanto para los interesados en aprender ciencia de datos, como para aquellos que desean seguir practicando con herramientas más avanzadas.  Índice de Calidad de Vida Digital 2021 Antes que nada me gustaría compartirles un Índice que mide el nivel de Calidad de Vida Digital en 2021. Se trata de una investigación global sobre la calidad de bienestar digital en 110 países (90% de la población mundial). Este estudio rankea a los países atendiendo a cinco pilar

Lecturas recomendadas 7 de agosto: Análisis EE.UU., Economía del Comportamiento, Estudio de Caso Negocios, el costo de minar Bitcoins por países

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Arrancamos la entrada del día de hoy con un informe de análisis político y de políticas en los EE.UU. elaborado por Mehlman Castagnetti, que no tiene desperdicio alguno y, que ya he compartido algún par de ocasiones de lo bueno que está ( ago-20 , sep-21 y mar-22 ). Entre una de las observaciones que se hacen en el más reciente reporte, destaca el efecto rebote consecuencia del gasto realizado en épocas de crisis, a lo que le sigue la resaca de  las políticas de austeridad (ver la siguiente visualización): Fuente:   Mehlman Castagnetti Mi siguiente recomendación, viene por el lado de las ciencias del comportamiento. Concretamente, hablaremos sobre los nudges. Los "nudges" (empujones) son técnicas utilizadas por muchas entidades, incluidos los gobiernos, diseñadas para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones. No obstante, nuevas investigaciones sugieren que son ineficaces y que los estudios pueden mostrar un sesgo positivo dada la amplia inversión en dichas técnicas.

Lecturas recomendadas de la semana: empresas unicornio, análisis de negocios, innovación y libre comercio

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Acuñado en 2013, el término unicornio se refiere a una empresa respaldada por capital riesgo valorada en mil millones de dólares o más. A pesar de la pandemia, el año pasado emergieron 200 nuevos unicornios. Destaca EE.UU. por ser el país con el mayor número de este tipo de empresas (554), seguido por China (180). Fuente: WEF Durante muchos años, Netflix fue una referencia sobre un negocio pionero e innovador por cambiar el paradigma de la forma de alquilar en los videoclubs al servicio de suscripción vía streaming. A esto, más tarde le añadiríamos el caso de estudio en el sector IT por la creación de un algoritmo de recomendación de contenidos que funcionaba la mar de bien. Ahora parece que también se usará el caso de Netflix como todos los errores que cometió un negocio exitoso, como es su gestión financiera, la no actualización del algoritmo de recomendación (seguramente sobre entrenado y super sesgado), la no mejora de la experiencia del usuario y una mala toma de decisiones sobre

Weekly links July 24: Data-Driven, Survey Instruments, Social Networks Analysis, ML on Trade Agreements Analysis, PostgreSQL, Causal Forecasting, Trello Boards on Python

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My recommended reading on Data Science for this week: The Evolution of Media: Visualizing a Data-Driven Future ( Visual Capitalist ). From RCT data to survey instruments: how to find what you need on the J-PAL Dataverse ( J-PAL ). Social media influences the mainstream media ( VoxEU ). Using machine learning to assess the impact of deep trade agreements ( VoxEU ). Complete Explanation on SQL Joins and Unions With Examples in PostgreSQL ( Regenerative ). Causal Forecasting at Lyft ( Lyft Engineering ). Last but not least, Get Trello Boards data with py-trello ( IBM Data Science in Practice ). Feel free to follow me on Twitter

Lecturas recomendadas 17 de julio: Transformación Digital y Fintech, Políticas de Innovación, Desarrollo y Cambio Climático, Economía Espacial Sostenible

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Esta semana las lecturas recomendadas se han agrupado por bloque temático, en esta ocasión hablaremos sobre transformación digital en las empresas, regulación y riesgos a tener en cuenta en el sector fintech; un libro con ejemplos de políticas de innovación durante la pandemia y una metodología para una previsión tecnológica a futuro, el riesgo de impago de la deuda soberana y el cambio climático. Finalmente, le dedicamos un espacio al universo observable y a la importancia de una economía espacial sostenible. Transformación Digital y Fintech En  Más allá de la tecnología: el reto de la digitalización de la empresa española , se presenta un interesante análisis comparado de algunos indicadores de digitalización y organización en las empresas de algunos países de la UE. Fuente: Funcas. Por otra parte, el papel cada vez más destacado de las grandes empresas tecnológicas ( big techs ) en el sector financiero ha suscitado dudas sobre su funcionamiento interno y su regulación. Concretament

Resources for data scientists: storytelling, Data Fabric, outliers, Instrumental Variable methods, best companies to grow a career in IT and more

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Check out this week's series of resources to help you get up to speed with the world of data.: Megatrends Fueling the Rise of Data Storytelling ( Visual Capitalist ). 3 Key Benefits of Implementing a Data Fabric for Your Business ( IBM Data Science in Practice ). Learn the basics of Python ( IBM Developer ). A Complete Guide for Detecting and Dealing with Outliers ( Regenerative ). Using machine learning to study parenting styles ( VoxEU ). Recent Advancements in Applied Instrumental Variable Methods ( YouTube ). Finally,  LinkedIn’s Top Companies in Technology & Information ranks the 25 best companies to grow a career in the industry. Feel free to follow me on Twitter

La polifuncionalidad del economista y su rol en una economía basada en datos

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El post del día de hoy lo vamos arrancar con un artículo, aunque basado en un estudio en España, nos sirve para darnos una imagen panorámica acerca del mercado laboral de los doctores en economía:  ¿Dónde trabajan los nuevos doctores en Economía? Creo que existe una tendencia en general de las preferencias de los nuevos doctores en economía por el sector privado con respecto a la academia. No obstante, la academia sigue representando el principal destino de los doctores en economía. Para aquellos lectores que se dedican a la academia, les comparto a continuación algunos recursos interesantes. Por una parte, para los que se dedican a la investigación (no sólo para economistas), les comparto un recurso con algunos consejos para hacer mejores experimentos de campo y conseguir que su trabajo se publique . Por otra parte, para los interesados en aprender más acerca del cómo ser un buen árbitro de artículos científicos les recomiendo:  How To Be A Constructive Referee . Aunque la economía e