Los (o ciertos) usuarios de R de Galicia están organizando una conferencia alrededor del mundo R de la mano de satRdays. Serán el sábado 12 de septiembre (de 2020) y los interesados en saber más al respecto, harán bien en visitar esta página. De todos modos, si quieres presentar una charla o taller, el plazo límite parece ser el día 15 de abril.
Se acaba de publicar en GitHub el/nuestro Curso de python básico orientado al análisis de datos. Digo nuestro un tanto impropiamente: casi todo el material es de Luz Frías, mi socia en Circiter. Mía hay alguna cosa suelta. Como como minicoautor soy el comentarista menos creíble del contenido, lo dejo al juicio de cada cual. Y, por supuesto, se agradecen correcciones, comentarios, cañas y fusilamientos (con la debida caballerosidad, por supuesto, en lo de las atribuciones).
Este martes 17 de diciembre hablaré durante una hora sobre (cierto tipo de) big data y modelos adecuados para modelarlos en el CodingClub de la Universidad Carlos III. El contenido de la charla, entiendo, se publicará también después en el blog del CodingClub. Los detalles (sitio, hora, etc.) están en el enlace indicado más arriba. Obviamente, agradezco a los organizadores del CodingClub por haberme invitado. Es, además, el ciclo de charlas sobre cosas relacionadas con datos más serio y mejor organizado que conozco. Y con eso, prácticamente, cierro el 2019 para casi todos los efectos. En 2020, más.
Dos noticias para la entrada de hoy: En Economipedia han tenido a bien entrevistarme. El jueves y viernes de la semana que viene impartiré sendas conferencias en Alicante dentro del ciclo Matemáticos en la Sociedad. Más información, aquí.
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: Crea un RSS combinado que guarda aquí (para los que aún uséis RSS, claro). Publica esas entradas en una cuenta específica de Twitter, @noticiasSobreR. ¿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. ...