Author: Daniel (page 1 of 90)

La fantástica ilusión de usar datos incorrectos

analytics vs data governance

Hace unos cuantos meses acepté el ofrecimiento de diseñar y dictar cursos sobre Data Science y Analytics para una gran consultora global. La audiencia no estaba definida -desde técnicos informáticos hasta gerentes de negocios, pasando por data scientists-. Esta amplitud me provocó dudas sobre el contenido. Tenía mucha información recopilada en varias vidas pasadas como Físico, profesional de Telcos, Consultor y Presales para varias empresas del exterior, Director de Ventas, y “generador de trainings” en los últimos tiempos. Tras alguna reflexión y consultas me decidí por no codear en “R”, contar algo de historia (Bayes, Hollerith, Galileo, Turing, Vonnegut, etc), explicar los algoritmos y modelos más usados, abrir el juego y estimular la capacidad de dar respuestas basadas en data con los Problemas de Fermi. Sobre todo incluí muchos casos de uso de unas diez industrias: contar qué es lo que funciona y qué no. La vuelta de tuerca es que diseñar estos cursos me hizo pensar acerca de lo que realmente funciona en la transformación digital de las empresas.

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Galileo, Saturno y el “bias” de la información

Era verano en el año 1610 en Pisa. Galileo había logrado en pocos meses mejorar un telescopio holandés, negociar un cargo casi eterno con la Universidad de Pisa y tentar un mecenazgo de los Medici. Soñaba con las lunas jovianas recientemente descubiertas y quería ver más allá. El reciente trabajo de Kepler sobre los movimientos planetarios (áreas iguales en tiempos iguales) estaba en su cabeza.

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La falacia de las tecnologías sencillas

alphazetta wein picture

Hace unos diez días asistí en Viena a una reunión con el board de Alphazetta. El corolario de la reunión fue el Global Analytics Summer Camp, con una decena de oradores muy importantes. Fue un evento-boutique con solo unos 60 asistentes,  puro contenido y reflexiones, absolutamente desprovisto de humo marketinero o intenciones comerciales demasiado directas. Hago un resumen de las mejores 4 ó 5 charlas.

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Las cajas chinas de Cambridge Analytica

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Déjenme reconstruir el asunto en orden cronológico, y usar el tiempo presente, aunque esto comenzó en 2013. O tal vez antes, cuando todos decidimos confiar y ceder los datos.

Una consultora boutique, Cambridge Analytica (CA en adelante), contrata científicos de datos para construir modelos sobre datos que aún no tiene. El CEO de esta compañía, Alexander Nix, está muy bien conectado, incluso con gente que acerca fondos a la campaña de Trump. Es un “etoniano”, un sujeto de la más elegante clase intelectual británica.

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Volver a codear

knot

Estoy en el aula con los otros. Mi pantalla muestra líneas de código sobre un fondo azul. El R-Studio me indica paternalmente que me volví a confundir un vector con un data-stream. Miro alrededor: soy el más grande y el más lento. El profesor merodea mi Mac, acercándose en vueltas cíclicas hacia su tortura: ver qué le voy a preguntar  ahora.  Tras 25 años estoy intentando volver a programar en algo que se llama “R”. Para qué? Ya llegaremos a eso.

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Imágenes paganas

Crecimiento Alpha Zeta

Idea uno. No es que Google tenga una máquina perfecta para jugar al Go, sino que la máquina perfecta aprendió por sí misma. Alpha Go Zero aprendió sola -a diferencia de sus versiones predecesoras-, y en 40 días batió a expertos y otras máquinas casi perfectas que tuvieron la desdicha de ser entrenadas por humanos. Sueñan las máquinas de Google con tableros de Go?

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