El Analista Económico-Financiero

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 ...

Como es costumbre en este blog, esta semana toca compartirles una serie de artículos que serán de utilidad para tanto principiantes como practicantes de data science. I. Para los que inician su carrera de análisis de datos Para los nuevos, aquí les dejo un artículo con consejos para ser contratado como analista de datos, crear un portafolio de visualización de datos gratuito, conectarse con otros entusiastas de los datos, conseguir el trabajo de visualización de datos y más:  7 Ways to Stand Out and Secure Your Next Data Analytics Role ( Tableau ). El siguiente artículo es para aquellos que les gusta leer, aprender y encontrar inspiración para sus proyectos:  How mathematics built the modern world ( Work in Progress ). II. Análisis visual A continuación, les comparto una "infografía" sobre la recaudación en taquilla de las películas del Universo Cinematográfico de Marvel (MCU por sus siglas en inglés). Me gusta esta visualización, ya que combina dos objetos visuales (un gr...

Desde hace algunos años me dedico a la consultoría de ciencia de datos y capacito a las organizaciones en análisis de datos e inteligencia de negocios para una mejor toma de decisiones. Por lo cual, doy fe que cada día las empresas son más conscientes que tienen que actualizarse y empezar la transformación digital a un modelo más orientado al aprovechamiento de los datos. La siguiente figura es resultado de un estudio reciente que demuestra que trabajar con IA vale la pena, ya que el valor de las habilidades de IA (aumentan los salarios de los trabajadores en un 21%) es significativamente mayor que el de las habilidades promedio (Gráfico A1). Mientras que, al examinar el valor de las habilidades de IA individualmente (Gráfico B), se observa que las habilidades relacionadas con el aprendizaje automático, es decir, ML (40%), Tensor Flow (38%), Deep Learning (27%), PNL (19%), son más valiosas que las habilidades en análisis de datos (14%) y ciencia de datos (17%), seguidas de los lenguaje...

Vamos a iniciar el post del día de hoy, con una historia sobre cómo nació la ciencia de datos como la conocemos ahora... Hace 20 años empresas como Google, se dieron cuenta que tenían muchísimos datos y que necesitaban analizarlos. Para ello, Google en 2002 contrató al famoso economista Hal Varian como consultor para lo que sería en un inicio Google Trends (es experto en áreas como: diseño de las subastas de publicidad (lo que hace el Ad Sense ), econometría, finanzas, estrategia corporativa y políticas públicas). Desde entonces es el economista en jefe de Google. Así, en un principio tanto Google como las empresas tecnológicas en Silicon Valley y Seattle empezaron a contratar a economistas en sus filas para que hicieran análisis de información y visualizaciones. Con el aumento de la demanda, se creo la oferta de científico de datos como profesional (especialización, grado y posgrado). Algo curioso, es que en el camino, muchas veces las empresas no quieren al científico para que dise...