Dos noticias para la entrada de hoy:
Este mes de julio, entre los días 10 y 12, participaré como ponente en dos charlas encuadradas en los Cursos de Verano de la Universidad de Alicante “Rafael Altamira” y en las que se discutirá el papel de los matemáticos en la sociedad (aunque parece que el énfasis recae en el aspecto económico y empresarial). Según los organizadores:
El curso pretende ser un lugar de encuentro, y de intercambio de experiencias, para dar visibilidad al trabajo realizado por los matemáticos en el sector empresarial y entender la razón por la cual este colectivo se suele mover cómodamente por los nuevos sectores profesionales.
Los detalles logísticos, en
Hablaré de lo de casi siempre: que pese a los cantos de sirena que se oyen en la profesión (predecir por encima de todo, xgbost es el único dios y caret su profeta, etc.) existen muchos problemas reales (de los que dan de comer) donde es necesario modelar la estructura subyacente de los datos con mucho mimo. Eso más la descripción detallada de un proyecto bastante sofisticado en el que ando metido.
Aprovecho que acabo de actualizar mi agregador de noticias sobre R en español para escribir este recordatorio.
La cosa es que hace ya un tiempo (¡lo anuncié en 2010!) creé una programita que rastrea una serie de blogs que publican cosas sobre R, extrae los corresondientes RSS, selecciona las entradas que tratan sobre R y:
¿Para qué, pues, este recordatorio? Para dos cosas:
Y me refiero a esto. Pero lo dicho: es, de entre lo malo, lo peor. Hacedme caso.
Ayer salió publicada una entrada de blog mía en LUCA, i.e., allí. Pero vamos, como si la hubiese escrito aquí.
El próximo 29 de noviembre (de 2018) de febrero daré una charla dentro del ciclo de Data Konferences de Kschool.
Para la mía han creado el siguiente cartelito:
El resumen que preparé es:
Se hace ciencia de datos para tomar decisiones. Las predicciones, mejores o peores, alimentan procesos de decisión (p.e., ¿se concede este préstamo?). Sin embargo, existe una brecha enorme (en términos de equipos responsables y de comunicación entre ambos) entre quienes construyen los procesos predictivos y quienes toman las decisiones finales. A falta de mejor criterio, los científicos de datos utilizan funciones de pérdida genéricas (p.e., el RMSE) y prestan una atención excesiva a la estimación puntual. Ambas son decisiones subóptimas. Integrar el proceso predictivo en el de toma de decisiones conduciría de forma natural a la adopción de funciones de pérdida distintas y a prestar mucha menos atención al hecho de acertar con las predicciones y más a la idoneidad de las decisiones.
Ayer salió publicada una entrada de blog mía en LUCA, i.e., aquí. Pero vamos, como si la hubiese escrito aquí.
Nota: La ortotipografía (particularmente del título de la entrada) no fue cosa mía.
Nada que añadir a:
¡Desde hoy te puedes inscribir en las “X Jornadas de Usuarios de R” en Murcia! (22-23/nov/18)
Precios reducidos para socios y socias de RHispano y UMUR
Inscripción: https://t.co/8By6RhYtTk
Más info en la web <- https://t.co/DTHiQ81gwi #XJRes #UMU #rstats
— X Jornadas de Usuarios de R (@xjurum) 19 de septiembre de 2018
Suelo interrumpir la publicación de entradas en agosto y este año no será excepción. No porque me vaya de vacaciones sino porque, según Google Analytics, os vais vosotros.
Así que, en septiembre, más. Y cuidado con la ola de calor que se nos viene: decidles a vuestros mayores que beban mucha agua, etc. porque no los quiero ver aparecer en mi base de datos (de seguimiento diario de la mortalidad).
Hoy estoy participando en la mesa redonda que cierra este evento. Espero dejar claro, cuando menos:
Vox clamantis in deserto según unos, edgelord, según otros.
Las X Jornadas de Usuarios de R siguen adelante. Ahora, el comité organizador ha anunciado que una de las charlas plenarias correrá a cargo de François Husson, conocido por FactoMineR.
Sirva esta entrada de recordatorio, además, para que vayas considerando acudir a las jornadas.
[Y sí, escribo poco este mes; desafortunadamente, no tanto por falta de motivos como del tiempo necesario.]
A primeros de julio (de 2018) impartiré un curso de 15 horas de estadística bayesiana aplicada con Stan en la UPC (Barcelona). La información relevante está aquí y aquí.
El proyecto y su definición es un tanto contradictorio en sus propios términos, lo reconozco. Es muy difícil hacer algo aplicado y, a la vez, bayesiano. Y más, con Stan. Además, podrían acusarme de hipócrita: ¿cuándo fue la última vez que facturé (recuérdese: facturable es el grado máximo de aplicado) por algo hecho con Stan? Porque la idea, en el fondo, es otra: esencialmente, cómo replantear modelos y estrategias de modelización, aunque se implenten con herramientas métodos de índole frecuentista, para enriquecerlos con la visión bayesiana.
