En el mundo del análisis de datos solemos escuchar una idea poderosa: cuantos más datos, mejor. Más variables, más columnas, más información… ¿qué podría salir mal?Pues bien, existe un fenómeno conocido como la maldición de la dimensionalidad que demuestra que añadir más dimensiones (variables) a un conjunto de datos puede complicarlo todo: desde la visualización hasta el … [Leer más...] acerca de Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
Ciencia de datos
La ciencia de datos es un área de conocimiento interdisciplinar en el cual se utilizan procesos para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelar datos para extraer todo su valor. Pudiéndose emplear tanto con conjuntos de datos estructurados como no estructurados. Los científicos de datos, los profesionales de esta área deben poseer grandes conocimientos de estadística e informática. Además de conocimiento de los procesos que están modelando.
Con la ciencia de datos es posible revelar tendencias y obtener información para que tanto las empresas como las instituciones puedan tomar mejores decisiones. Basando estas así en conocimiento validado no en intuiciones.
Las publicaciones de esta sección abarca diferentes temas de áreas como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.
Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
En ciencia de datos y estadística, los promedios y porcentajes son herramientas fundamentales para resumir información… pero a veces pueden jugarte una mala pasada. La Paradoja de Simpson es uno de esos casos fascinantes donde los datos nos muestran una verdad a medias, o incluso directamente equivocada, dependiendo de cómo los agrupamos.Se trata de un fenómeno en el que … [Leer más...] acerca de Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
En ciencia de datos, pocas cosas llaman más la atención de los científicos de datos que un valor inesperado, un pico extraño o una correlación sorprendente. Pero cuidado: según la Ley de Twyman (Twyman's law), esos datos que parecen más interesantes… ¡suelen estar mal!Formulada de manera informal por el experto en visualización Tony Twyman, esta regla no escrita … [Leer más...] acerca de Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas
Calcular adecuadamente el tamaño de la muestra es una parte esencial en el diseño de cualquier encuesta seria. Este paso es fundamental para garantizar que los resultados obtenidos no solo reflejan de forma representativa la realidad de la población, sino que también sean estadísticamente significativos y confiables. Una muestra bien calculada permite optimizar el uso de … [Leer más...] acerca de Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas
Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
Hoy en día, cuando pensamos en ciencia de datos, lo primero que nos viene a la mente suelen ser modelos predictivos complejos, redes neuronales o algoritmos de machine learning que toman decisiones casi mágicas. Sin embargo, uno de los pilares más importantes de esta disciplina moderna tiene raíces mucho más sencillas y humanas: observar, explorar y dejar que los datos hablen … [Leer más...] acerca de Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
Vivimos en un mundo lleno de incertidumbre. Cada día tomamos decisiones sin saber con certeza qué ocurrirá. ¿Lloverá esta tarde? ¿Llegaré a tiempo si salgo ahora? ¿Me tocará la lotería alguna vez? Todas estas preguntas tienen algo en común: están relacionadas con la probabilidad. Sin embargo, muchas personas no comprenden bien el concepto de probabilidad ni su relación con el … [Leer más...] acerca de Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
Correlación y causalidad: no es lo mismo
Vivimos en un mundo saturado de datos, estadísticas, informes y gráficos. Cada día, en los medios de comunicación, las redes sociales o conversaciones cotidianas, escuchamos frases como: "Las personas que hacen ejercicio viven más" o "Los países con mayor consumo de chocolate tienden a tener más premios Nobel". Estas afirmaciones, aunque pueden estar basadas en datos reales y … [Leer más...] acerca de Correlación y causalidad: no es lo mismo
¿Qué es el margen de error en una encuesta y por qué es importante?
Vivimos en una sociedad saturada de datos: encuestas electorales, estudios de mercado, sondeos de opinión y análisis científicos forman parte de nuestro día a día. Sin embargo, muchas veces escuchamos afirmaciones como “el 52% de la población apoya esta propuesta, con un margen de error del ±3%” sin detenernos a pensar qué significa realmente ese margen de error y qué … [Leer más...] acerca de ¿Qué es el margen de error en una encuesta y por qué es importante?
Media, mediana y moda: Descubre cómo interpretar las medidas de tendencia central con ejemplos claros y sin complicaciones
Vivimos en una era de datos. Cada día, tomamos decisiones basadas en cifras: el promedio de notas de una clase, el salario típico en una ciudad, el alquiler promedio, hasta el número de pasos que caminamos según nuestro reloj inteligente. Pero ¿cómo podemos entender y resumir toda esa información de manera clara y útil? Aquí es donde entran las medidas de tendencia central: … [Leer más...] acerca de Media, mediana y moda: Descubre cómo interpretar las medidas de tendencia central con ejemplos claros y sin complicaciones
Los valores numéricos en los ordenadores: Entendiendo enteros, flotantes y más
Los valores numéricos están en el corazón de los ordenadores. Desde los cálculos más simples hasta los modelos más complejos de inteligencia artificial, todo depende de la representación y manipulación de datos numéricos. Sin embargo, lo que a simple vista parece una cuestión trivial es, en realidad, el resultado de décadas de evolución y estandarización.¿Por qué los … [Leer más...] acerca de Los valores numéricos en los ordenadores: Entendiendo enteros, flotantes y más
Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
La inteligencia artificial generativa se está posicionando como una tecnología clave para redefinir el futuro de múltiples sectores, incluyendo el de los seguros. Esta tecnología no solo permite rediseñar procesos, sino que también mejora la experiencia del cliente y aumenta la eficiencia operativa.A diferencia de la inteligencia artificial tradicional (Machine Learning), … [Leer más...] acerca de Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
Ratios para evaluar fondos de inversión y ETFs: Sharpe, Sortino, Treynor y Alpha de Jensen
Al analizar un fondo de inversión o un ETF, es crucial no centrarse únicamente en su rentabilidad pasada. Para evaluar su desempeño de manera integral, es fundamental considerar cómo se han obtenido esas rentabilidades en relación con el riesgo asumido. Una rentabilidad ligeramente superior puede implicar una exposición significativamente mayor al riesgo, lo que no siempre es … [Leer más...] acerca de Ratios para evaluar fondos de inversión y ETFs: Sharpe, Sortino, Treynor y Alpha de Jensen