Lecturas recomendadas sobre Análisis de Datos, Inteligencia de Negocios, Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Hola a todos, arrancamos esta semana con una serie de artículos que les voy a compartir, que estoy seguro que serán de interés a todos los niveles, es decir, al que se quieren iniciar en el apasionante mundo de los datos, como aquellos que ya llevan un tiempo en la profesión del análisis de datos.

El primer artículo que les voy a recomendar, es para el análisis visual de los datos, con 6 lecciones a tener en cuenta sobre la comunicación con datos: 6 lessons learned about data communication from the Iron Viz 2021 Feeder (Tableau).

Escribí el siguiente post para el blog de Senpai Academy, una academia latinoamericana líder en marketing digital, programación, videojuegos, productos digitales y ciencia de datos: Business Intelligence: qué es y su importancia en las empresas (Blog de Senpai Academy).

Para aquellos que deseen ver un ejemplo práctico de cómo se hace un análisis de Business Intelligence, aquí les dejo: Fantasy Football Draft Prep – Using Data to Build a Championship Team (Qlik Blog).

Para aquellos que ya se desenvuelven un poco con Python, aquí les dejo el siguiente tutorial para realizar un análisis de sentimiento: A Complete Step by Step Tutorial on Sentiment Analysis in Keras and Tensorflow (Regenerative).

Como complemento en el uso y aplicaciones de mapas geográficos, por acá les dejo un análisis de consumo que utilizó los datos de los smartphones. Concretamente, examina los viajes de ida y vuelta dentro del área metropolitana de Tokio (Japón) para explorar cómo el acceso al consumo puede explicar la variación espacial observada en la actividad económica. Véase: Consumer city: Evidence from smartphone data (VoxEU).

Continuamos subiendo el listón del nivel de las lecturas recomendadas, ahora vamos con el aprendizaje automático, pero antes un artículo que es muy orientativo para comprender mejor los sesgos cognitivos y que a veces podemos transmitir a nuestros algoritmos: Visualising every single cognitive bias (WEF).

En siguiente estudio que les comparto, será de interés para los que trabajan con computer vision, ya que el artículo que les comparto a continuación cuantifica la persuasión mediante vídeos y aprendizaje automático: Persuading investors: A video-based study (VoxEU).

Finalmente, para los más avanzados y que trabajan con Big Data y procesos de aprendizaje automático, este post lo podrán encontrar de interés: How to run Airflow, Spark, & Apache Livy in AWS EKS (Rootstrap).

Hasta aquí, con mis lecturas recomendadas de la semana, recuerda que puedes seguirme en Twitter y mantenerte informado de lo último de ciencia, tecnología e innovación en el mundo de la economía y las finanzas o también puedes usar Feedly para guardar y organizar tus lecturas favoritas de Internet.

Hasta el próximo post!