Kschool

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.

El próximo 8 de febrero daré una charla dentro del ciclo de Data Konferences.

Para la mía han creado el siguiente cartelito:

El resumen que preparé es:

Una de las características definitorias de la nueva ciencia de datos es su desdén por los planteamientos teóricos. Aspira a encontrar estructura en los datos aplicando una serie de técnicas, generalmente muy intensivas computacionalmente, pero omitiendo cualquier planteamiento o condicionamiento a priori. Este planteamiento subvierte el que fundamenta las *metrías (sicometría, econometría, etc.): en ellas, en análisis de datos tiene como objetivo medir (de ahí el nombre) una serie de parámetros presupuestos por un planteamiento teórico previo. Este conflicto tiene derivadas filosóficas (que, a pesar de su interés, no consideraremos) y otras de índole práctica. Porque gran parte del trabajo real del científico de datos actual sigue el programa de las *metrías, a pesar de las manifestaciones habituales al contrario. Esta charla quiere poner de manifiesto el valor de la teoría subyacente e ilustrar cómo el quehacer de un científico de datos consiste frecuentemente en medir parámetros establecidos dentro de un marco teórico riguroso a través de una serie de ejemplos prácticos reales.

Si quieres aprender R, bien puedes matricularte en el curso que voy a impartir en KSchool. Es un programa de iniciación a R centrado en aquellos aspectos de R que más usan en la práctica diaria quienes trabajan con datos (y no son estadísticos duros). ¡Y ya vamos por la tercera edición!

Tendrá lugar durante el mes de junio (y un poco de julio). Son diez sesiones de tres horas. Los detalles están aquí.

Efectivamente, esta tarde doy un curso de unas tres horas de introducción a la programación. Es gratuito y está abierto a quien quiera pasarse (hasta completar aforo). Será en las oficinas de KSchool de 18:30 a 21:00. Los interesados pueden escribir a elsa.duran en kschool punto com para reservar la plaza.

La sesión es un preámbulo a mi curso de R pero independiente del mismo. Está pensado para aquellos que no han programado apenas y que quieren tomarlo. Pero es de interés general y, reitero, independiente del antedicho curso.

Del 10 de noviembre al 17 de diciembre impartiré la segunda edición de mi Programa Profesional de Iniciación a R. Los detalles pueden consultarse en el enlace anterior.

Es la segunda edición. De la primera hablé aquí.

El programa es esencialmente el mismo: presentar y trabajar con aquellas herramientas que hacen de R una herramienta útil dentro de BBVA, Santander, Mapfre, etc. Para trascender Excel y, entre otros,

• manipular datos como un pro,
• crear gráficos estadísticos complejos de calidad,
• crear informes automáticos que combinan análisis de datos, gráficos, texto, etc.,
• desarrollar plataformas interactivas de visualización y análisis de datos.

En el curso se tocarán (aunque sin profundizar) las herramientas para el análisis estadístico de datos con R (p.e., regresiones) y algunas técnicas de machine learning (p.e., árboles de decisión y random forests), pero no se trata de un curso de estadística.

Del 9 de junio al 9 de julio impartiré un curso de iniciación a R.

Se trata de una versión extendida de mi curso de introducción a R que, como novedad fundamental, pasa de 12 a 30 horas de duración. El programa, sin embargo, es esencialmente el mismo: aquello, todo ello y no más que aquello que de R podría usarse en Endesa, el Banco de Santander, Deloitte o el Ministerio de Sanidad.