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...

Lo que se presenta a continuación es una traducción al español del discurso de Tao Zhang, Representante Jefe del Banco Internacional de Pagos (BIS por sus siglas en inglés) para Asia y el Pacífico, en el Global Fintech Fest 2025, que se llevó a cabo en Mumbai el 8 de octubre de 2025. En el siguiente texto, se explora cómo los bancos centrales utilizan la IA para respaldar sus operaciones, los desafíos que plantea y las estrategias para abordar las disyuntivas que enfrentan y así conciliar los riesgos y los beneficios. Los bancos centrales han mejorado sus operaciones gracias al uso de la IA. La adopción de la IA se ha extendido a los bancos centrales, donde tiene el potencial de mejorar la eficiencia, la precisión y fortalecer los procesos de toma de decisiones. La IA está teniendo un impacto significativo en tres áreas clave: 1) Análisis de datos Los bancos centrales están aprovechando la IA para aprovechar el potencial de las fuentes de datos tradicionales y no tradicionales. Al ana...

I. Análisis de texto En este post se responde a críticas de lectores que acusan a Nada es Gratis de haberse convertido “en una basura”. El autor hace un análisis de texto comparativo de artículos de 2012, 2016, 2020 y 2024 para demostrar que, lejos de perder rigor, el blog ha evolucionado hacia una mayor convergencia con estándares académicos, manteniendo seriedad y profesionalidad. Incluye el código para replicar el análisis. II. Machine Learning para el análisis de Política Monetaria y Mercados Financieros Parsing the pulse: decomposing macroeconomic sentiment with LLMs . Los indicadores macroeconómicos proporcionan señales cuantitativas que los economistas deben analizar e interpretar. Proponemos un enfoque inverso: analizar directamente las narrativas de prensa mediante Modelos de Lenguaje Largo (LLM) para recuperar los índices de sentimiento sobre el crecimiento y la inflación. Una ventaja clave de este enfoque basado en LLM es la capacidad de descomponer el sentimiento agregado...

Hoy aprenderemos más sobre el uso que le damos a los grandes modelos de lenguaje, concretamente el más utilizado: ChatGPT y su diferencia con los ahora llamados "agentes de IA". Primeramente, vamos a ver cómo se usa ChatGPT. Un nuevo artículo de investigación de OpenAI arroja luz sobre el comportamiento de los usuarios mediante el análisis de una muestra de 1,1 millones de mensajes de usuarios activos de ChatGPT entre mayo de 2024 y julio de 2025. Fuente:   Visual Capitalist Más del 55 % de las solicitudes de ChatGPT se relacionaron con tareas de aprendizaje o productividad. Los usuarios suelen recurrir al chatbot para obtener ayuda para comprender conceptos, redactar correos electrónicos, resumir artículos o programar. Un amplio grupo de usuarios utiliza la herramienta como asistente digital, tutor o asistente de investigación. Por otro lado, categorías de nicho como los juegos de rol y el entretenimiento representan un segmento más pequeño, pero significativo. Estos usos in...

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 ...

Habitualmente, el pensamiento más simple es creer que por vivir en un país donde se gane más, se vive mejor. El que ya se lo piensa dos veces, pensará en el coste de la vida (los más enterados tendrán en cuenta la inflación). Ya estando en el país donde ganas más y el coste de la vida es asumible, pasados unos años, tendrá en cuenta los impuestos, por lo que nuestra ecuación basada en las expectativas racionales de un individuo promedio estará compuesta por el salario, la inflación y los impuestos versus la calidad de vida. Teniendo en cuenta esto, vamos la figura del día de hoy, donde se muestran las diferencias de poder adquisitivo del salario medio a jornada completa de los distintos países de la OCDE respecto al de España (por eso está en 0%), descompuestos por la contribución de los distintos factores: Fiscalidad al trabajo : El componente que explica que a mismo coste laboral, recibas más o menos salario neto Coste de la vida : Las diferencias en el poder adquisitivo provocadas p...

Here’s a quick roundup of curated data science links—from insightful articles to handy tools and fresh research: SQL : SQL’s Midlife Crisis: From Manual Laborer to AI-Assisted Maestro . Data Engineering : The IKEA of Data: How to Bring Modular Thinking to Your Data Architecture (and Why It Works) . Spark : Graceful External Termination: Handling Pod Deletions in Kubernetes Data Ingestion and Streaming Jobs . Visual Analysis : How to Find Ancient Assyrian Cities Using Economics . Data science in central banking : enhancing the access to and sharing of data. Proceedings of the workshop on "Data science in central banking: enhancing the access to and sharing of data" co-organised by the Bank of Italy and the Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics (IFC) in Rome, Italy, 17–19 October 2023. Feel free to follow me on X

In today’s rapidly evolving landscape of data science and artificial intelligence, staying informed about the latest methodologies and industry shifts is more important than ever. This week’s curated selection of readings spans a remarkable diversity of topics, each challenging conventional thinking and offering fresh insights into how we build and use technology.  The journey begins with a thought-provoking piece from Vintage Data, “Model is the Product” which repositions machine learning models from being mere tools to becoming full-fledged products, emphasizing the intricate interplay between technology and user experience. This idea is echoed and expanded upon in a timely post from the CFA Institute Investor, which argues that the success of ML systems hinges on the quality of their training data —and that the emerging generative AI solutions could hold the key to unlocking this potential. Delving deeper into the theoretical and regulatory realms, the Bank for International S...

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...

The world of data science is ever-evolving, with new tools, research, and insights emerging daily. For enthusiasts and professionals alike, staying updated is essential—but it can also feel overwhelming. To help you navigate this dynamic landscape, we’ve curated a selection of assorted links covering a range of topics in data science. Whether you're diving into advanced machine learning techniques, exploring best practices for data visualization, or simply seeking inspiration from successful projects, these links are sure to spark your curiosity and enhance your knowledge. Learn the Basics of Well-Structured Data . Follow these three data-structure tips to recognize the best, and smooth out the rest ( Tableau ). Introducing Wake Vision : A High-Quality, Large-Scale Dataset for TinyML Computer Vision Applications ( TensorFlow Blog ). A Tutorial on Teaching Data Analytics with Generative AI .  This tutorial addresses the challenge of incorporating large language models, such as Ch...

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...

As the power and reach of large language models (LLMs) continue to grow, so too does their potential to reshape various fields, from healthcare to central banking. This week’s recommended readings provide valuable insights into how LLMs are applied across diverse sectors, including politics, medical record analysis, quantitative economics, and more. These carefully curated articles and papers explore real-world applications, technical innovations, and the implications of LLM usage in complex environments, making them essential for anyone interested in the current and future role of AI-driven language models. 1. The Politics of AI: An Evaluation of Political Preferences in Large Language Models from a European Perspective In this insightful report, the author address the limitations in understanding AI's political tendencies by conducting a unique set of experiments. He prompted 24 top-performing language models to generate detailed, open-ended answers to politically sensitive ques...

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...

Diving into the world of data science can feel like navigating through a vast ocean of information. Each day, new tools, techniques, and discoveries emerge, making it an exciting yet overwhelming field to keep up with. In this blog post, we're curating a collection of assorted links that will serve as your compass, guiding you through the latest trends, insightful articles, and must-read resources in the realm of data science. Whether you're a seasoned data scientist looking to sharpen your skills or a newcomer eager to explore the field, these carefully selected links will provide you with a wealth of knowledge and a fresh perspective on the ever-evolving landscape of data-driven insights. Join us as we embark on a journey to uncover the treasures of data science, one link at a time. Are Your Data Governance and Management Practices Keeping Pace with the AI Boom? 5 Tips from a Data Career Mentor When and How to Use Multi-fact Relationships in Tableau A Complete Regression Mod...