El Analista Económico-Financiero

En el post del día de hoy, les traigo una serie de recursos que serán de utilidad para los profesionales interesados en el análisis de datos y BI aplicado a las finanzas. Ejemplos e ideas para crear dashboards Mis primeras recomendaciones vienen de la mano del banco de los bancos centrales, el Banco Internacional de Pagos (BIS): Aquí , se presenta un dashboard creado a partir de un análisis de aprendizaje automático con los discursos de los bancos centrales, esto es de utilidad para revelar patrones institucionales y destacar los cambios en los enfoques políticos a lo largo del tiempo. En esta página  se reúnen todos los dashboards publicados por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS) para explorar sus datos. Identificación y clasificación de fuentes de riesgo de datos y eventos desencadenantes: Un método conceptual en dos etapas para la gobernanza de datos con enfoque en el riesgo En un entorno con gran volumen de datos, la capacidad de identificar y gestionar con pr...

En un entorno económico marcado por la incertidumbre geopolítica, la inflación y el auge de la inteligencia artificial, comprender qué buscan los inversores se ha vuelto más crucial que nunca. La última encuesta de McKinsey , revela insights transformadores sobre las prioridades y procesos de decisión de los inversionistas. Principales conclusiones de la encuestas Fundamentos financieros como piedra angular . Los inversores buscan datos concretos de desempeño: métricas como EBITDA, retorno sobre capital (ROIC) y márgenes EBITDA tienen cada vez más peso. Quieren ver no solo los motores de crecimiento (innovación, eficiencia en costos, productividad de capital), sino cómo estos se traducen en resultados financieros visibles. Visión estratégica de largo plazo . Más allá de los informes trimestrales, lo que marca la diferencia es tener una «equity story» clara: una narrativa que explique cómo la empresa crea valor ahora y cómo planea hacerlo en el futuro. Los «capital markets days» y las...

In an era overflowing with information, translating raw data into meaningful action demands more than just numbers—it requires clear maps of what we know, compelling visual narratives, realistic scenario testing, and targeted predictive models. The following curated resources guide you through four essential pillars of modern data-driven work: creating intuitive knowledge frameworks, mastering visualization techniques for storytelling, leveraging solution-oriented simulations to tackle the climate crisis, and applying climate data to crop-yield forecasting. Dive in to discover how each approach transforms complexity into clarity and drives real-world impact: Why science needs better knowledge maps How to master data visualisation for impactful storytelling Solution-orientated simulations can drive real action on the climate crisis Soybean yield prediction in Argentina using climate data May these insights spark your next breakthrough. If you’re interested in more, feel free to follow ...

En un mundo cada vez más impulsado por la información, la economía de los datos se erige como el motor fundamental que transforma tanto la toma de decisiones como la competitividad empresarial. En este post, te presento una serie de recursos organizados de forma ascendente en cuanto a dificultad, donde iniciamos con los conceptos básicos sobre la economía de los datos, seguimos con herramientas prácticas de Business Intelligence (BI) con Tableau, y culminamos con avanzados modelos de inteligencia artificial (IA) aplicados a la economía. Esta selección ha sido pensada para economistas, profesionales del BI y científicos de datos que deseen profundizar en cómo el análisis y la gestión estratégica de datos pueden abrir nuevas oportunidades en el mundo digital. I. La Economía de los Datos Estrategia del dato: el camino hacia el éxito . Este documento tiene como objetivo potenciar la capacidad de las entidades para maximizar el uso del dato, un recurso clave para el desarrollo de la IA y l...

En un mundo impulsado por los datos y la inteligencia artificial, las herramientas de visualización, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están transformando industrias enteras. En este post, exploraremos recursos clave y lecturas recomendadas que abarcan desde cómo aprovechar al máximo Tableau en el análisis visual hasta aplicaciones de aprendizaje profundo que revolucionan la economía cuantitativa. Estas recomendaciones te guiarán para potenciar tus habilidades en análisis de datos, investigación económica y mucho más. I. Visual Analytics Deje que Tableau escriba su SQL por usted : aprende sobre relaciones y relaciones de múltiples hechos en Tableau . Su guía sobre las extensiones de Viz de Tableau : aprende cómo comenzar a utilizar las extensiones de Viz y profundiza en las 36 extensiones disponibles en Tableau Exchange . Dashboards del BCBS : Los dashboards permiten ahora visualizar de forma interactiva los resultados de los riesgos crediticios, de mercado, oper...

In today’s post, I present A Taxonomy of Emerging Technologies and Their Applications, based on the taxonomy from Singularity . Singularity is an American company that offers executive educational programs, a business incubator, and business consultancy services. The Singularity Taxonomy is illustrated in the following network graph: Source: Singularity's Taxonomy. This taxonomy is divided into two main groups: applications and topics of interest in technology. The Singularity perspective examines technologies through the lens of their applications on an individual, organizational, and societal level. The other group focuses on the mindset and exponential technologies. In this hierarchy, each category (there are five) has its subcategories (a total of 24), and each subcategory contains its focus areas (229 in total). As for the number of Focus Areas for each Category, they are broken down as follows: Technology (99), Societal (39), Organizational (38), Mindset (30) and Individual ...

Las reservas internacionales son como una caja de seguridad de un país. Los bancos centrales acumulan una variedad de activos, principalmente divisas extranjeras como dólares y euros, para hacer frente a posibles crisis económicas, financiar importaciones y estabilizar el tipo de cambio de su moneda. Por otro lado, las reservas de oro son una parte de estas reservas internacionales y han sido históricamente valoradas como un activo que ofrece seguridad, liquidez y rentabilidad. Aunque su papel ha evolucionado con el tiempo, el oro sigue siendo considerado una reserva de valor y una forma de diversificar los riesgos asociados a otras inversiones. Es por ello, que la mayor parte del oro del mundo está en manos de los bancos centrales. Concretamente, estas instituciones poseen aproximadamente una quinta parte de todo el oro extraído a lo largo de la historia. En la entrada del día de hoy, analizaremos las Reservas Internacionales de varios y sus correspondientes reservas en oro con datos ...

Data science is a field that stands at the crossroads of statistics, computer science, and domain expertise, offering insights and solutions that are transforming industries across the globe. Whether you're a seasoned data professional or just starting out, the journey of learning never truly ends. This blog post aims to introduce a curated list of lectures that cater to a wide range of learners, from those seeking to grasp the basics of data literacy to advanced practitioners looking to fine-tune their models with the latest techniques. Data Literacy Basics Everyone Should Know ( Tableau Blog ). For Beginners: Start your AI learning journey with IBM Learning for free here . Implement hierarchical clustering in Python ( IBM ). EarlyStopping and LiveLossPlot Callbacks in TensorFlow, Keras, and Python ( Regenerative ). Convolutional Neural Network in TensorFlow and Python - Keras Tuner For Hyperparameter Tuning ( Regenerative ). Which books, papers, and blogs are in the Bayesian...

A finales de junio leía una publicación del periódico El Financiero de México que cito textualmente: El 35% de las firmas que adoptan la inteligencia artificial no tuvieron éxito por el sobrecosto de esta tecnología. Aunque 2024 es clave para los proveedores de soluciones con IA para las Pymes, con un 73% de estas organizaciones interesadas en invertir, los expertos piden cautela. Los altos costos, la escasez de talento y la falta de viabilidad en algunos proyectos dificultan que la IA se adapte a todas las empresas. Sabemos que la IA es parte ya de nuestras vidas, también sabemos que las empresas tienen que aprender a beneficiarse de la IA como parte de su negocio, pero lo cierto es que sus costes de implementación no pueden ser financieramente viables para la mayor parte de las micro y pequeñas empresas. Aquí existen dos posibilidades: Que lo hagan por nosotros: contratar un producto o servicio que nos facilite la implementación de herramientas de inteligencia artificial en el negoci...

En un mundo cada vez más impulsado por la tecnología, la Inteligencia Artificial (IA) se presenta como una herramienta fundamental para el crecimiento económico y la competitividad. Sin embargo, un reciente estudio del Índice de Impacto Económico de la IA revela que los países de América Latina podrían quedarse rezagados en la adopción y aprovechamiento de esta tecnología debido a problemas relacionados con la productividad. La baja productividad en la región, particularmente en las MiPyMEs, es un obstáculo significativo para la plena integración de la IA en los procesos productivos. Un estudio de McKinsey sobre las MiPyMEs mexicanas evidenció que el valor agregado se concentra en unos pocos sectores. Un análisis más amplio realizado por Funcas, un Think Tank español, sobre la productividad de las empresas en España y otros países europeos  (utilizando Tableau para el análisis visual), ofrece una conclusión interesante:  en las fases alcistas del ciclo económico, las empres...

Welcome, tech enthusiasts! This post dives into a range of exciting topics to fuel your learning and exploration. Whether you're embarking on a cloud migration journey, eager to build your first deep learning model, or curious about the latest trends in digital nomadism, we've got you covered. We'll unpack the essential dashboards and metrics for successful cloud transformations, guide you through the creation of a deep learning model using TensorFlow, and explore the power of callbacks like EarlyStopping and LiveLossPlot. We'll also unveil the hidden villain lurking within Java file operations and the PostgreSQL CopyManager API, and unveil how text analysis can predict industrial production. Finally, for the aspiring digital nomad, we've got a handy chart showcasing countries offering visas that cater to your remote work lifestyle. So, buckle up and get ready to dive into the ever-evolving world of technology! Ending the confusion in cloud transformations: The das...

¡20 años ya! Parece mentira que fue ayer cuando publiqué mi primer artículo en Internet, titulado Las etapas del empresario y la empresa moderna . Publicado en  Gestiopolis  (en realidad sería una segunda versión revisada de un artículo publicado varios meses atrás en un website de consultoría de negocios en Chile) este texto no solo tuvo una gran acogida, sino que marcó el inicio de un camino lleno de aprendizaje y crecimiento profesional. Aquel primer artículo, nacido de la experiencia y la reflexión, fue solo el comienzo. Invitaciones a publicar en otros espacios digitales, como la  Revista Contribuciones a la Economía , se multiplicaron, impulsando la difusión de ideas y conocimientos. Más de 30 publicaciones científicas ( ORCiD ) avalan una trayectoria dedicada a la investigación y a la publicación de  artículos de divulgación . Cada artículo, cada línea escrita, refleja el compromiso con el aprendizaje continuo y la búsqueda de respuestas a los desaf...

Este mapa ilustra qué industria está contratando a más personas en cada país, según las ofertas de trabajo de LinkedIn (este análisis sólo considera países con 300 o más ofertas de empleo y los datos son a agosto de 2023). Fuente:  The industry hiring the most people in every country and city En todos los países, dos sectores publicaron los anuncios más buscados en la mayoría de los países (28): dotación de personal y contratación y, servicios y consultoría de Tecnologías de la Información (IT por sus siglas en inglés). Las industrias de atención médica y minorista también aparecen entre las que tienen una gran demanda. Otros datos relevantes son: La industria de la restauración tiene la mayor cantidad de vacantes en los EE. UU. (7,86% de todos los anuncios de trabajo a junio de 2023). Hospitales y atención médica son el mayor empleador potencial de Canadá en este momento (14,82% de todos los anuncios de empleo). La industria de la construcción tiene la mayor cantidad de vacantes e...

Hoy en día existe mucha confusión entre el rol del analista de datos, el científico de datos y el ingeniero de datos, esto se debe fundamentalmente que muchas habilidades y competencias de estos roles se pisan entre sí. No obstante, el título de "científico" tiene algo que no tienen los otros, justamente esa capacidad de utilizar el método científico para aportar verdadero valor a las organizaciones y generar impacto. En el post del día de hoy, les traigo una serie de recursos para fortalecer el bagaje de profesionales de la ciencia de datos. El modelo es importante, pero los supuestos lo son más  La primera recomendación, es un artículo publicado por el CFA Institute (referente en el mundo de las finanzas) que hace una critica constructiva a los profesionales que se casan con las simulaciones de Monte Carlo para realizar sus pronósticos de rendimientos futuros. La recomendación: la importancia de los supuestos y considerar en sus escenarios aquellos eventos inesperados. Má...

¿Alguna vez te ha fascinado un descubrimiento científico pero te atemorizaron las ecuaciones o la jerga especializada? ¿Has deseado comprender la salud de la economía con claridad, sin perderte en un mar de estadísticas? ¿Te intriga el potencial de la inteligencia artificial para explorar fronteras matemáticas desconocidas? En este blog, abrimos las puertas a un mundo donde la complejidad se transforma en conocimiento accesible. Aquí, los datos dejan de ser números fríos y se convierten en historias vívidas que cualquiera puede comprender. Te invito a navegar en las siguientes lecturas que te ayudarán a seguir desarrollando tus conocimientos y habilidades en el mundo de los datos. Para los principiantes, Este curso desmitificará y explicará el tema del Machine Learning. En tan solo unas horas podrás comprender los conceptos y los procesos detrás de esta tecnología revolucionaria:  A Quick Introduction to Machine Learning . Para los que ya tienen más experiencia:  Anomaly ...

1. ¿Qué hace que los datos ambientales sean útiles? Las mejoras en la tecnología y el procesamiento de datos ahora permiten que los individuos controlen los efectos de la contaminación del aire. Sin embargo, esta singularización radical plantea desafíos para una acción comunitaria de base amplia ( Impact of Social Sciences ). 2. Cómo detectar gráficos engañosos (checklist) Explora una lista de verificación (c hecklist ) completa para detectar gráficos engañosos, lo que permite una toma de decisiones informada y segura basada en: la fuente, el tipo de gráfico, los ejes y el mensaje ( Tableau Blog ). 3. Desigualdad de oportunidades educativas: Medición y resultados empíricos En este artículo se muestra que las técnicas de ML pueden superar a este enfoque tradicional en la estimación de la desigualdad de oportunidades (DOp) en el ámbito educativo. En particular, los autores encontraron que los métodos de ML proporcionan estimaciones de la DOp más altas, lo que sugiere que estos ...