lunes, 24 de marzo de 2014

Sabías que nos visita Luis Garicano?



Luis Garicano Gabilondo (@lugaricano) es un economista español de prestigio internacional. Actualmente es catedrático de Estrategia y Economía en la London School of Economics. En el año 2008 la reina Isabel II le preguntó: ¿Cómo es posible que los expertos en economía no hubieran previsto esta crisis? Luis Garicano le contestó que muchos se percataron pero que nadie quiso o pudo ponerle remedio. Ha impartido conferencias en los centros más prestigiosos del mundo y participa con cierta asiduidad en los medios de comunicación (tanto televisión como prensa escrita), opinando sobre cuestiones como la crisis económica o la importancia de la educación a todos los niveles. La última conferencia que impartió en Valladolid con doble fila de coches oficiales, daba fe de la nutrida presencia de cargos institucionales y del interés mediático del personaje. Pero hasta ahora nunca antes se había dirigido a estudiantes de entre 15 y 18 años.

Por todo esto estamos muy orgullosos de anunciar que el próximo día 2 de Abril a las 18:00, vendrá a la FACULTAD DE CIENCIAS a dar la charla:

"Como salir adelante en un mundo de datos: conocimiento estadístico, creatividad, e iniciativa."

Esta charla está orientada a alumnos de 4º de la ESO y de Bachillerato, por lo que contaremos con la presencia de alumnos de varios institutos de educación secundaria, así como con los alumnos del grado en Estadística que no quieren perderse tan importante acontecimiento.


Reseña bibliográfica: Luis Garicano (Valladolid, 1967) estudió en su ciudad natal y se licenció en Ciencias Económicas (1990) y Derecho (1991) en la Universidad de Valladolid. Posteriormente fue al Colegio de Europa de Brujas (Bélgica) donde en 1992 obtuvo un máster en Estudios Económicos Europeos. En 1995 obtuvo un nuevo máster en Ciencias Económicas, esta vez en la Universidad de Chicago donde se doctoró en 1998. Tras ello, la universidad le contrató para la Booth School of Business. Comenzó como profesor ayudante, para convertirse en profesor titular en 2002 y en catedrático en 2006. Permaneció en Chicago hasta su incorporación a la London School of Economics, en 2007.

También ha trabajado como economista para la Comisión Europea (entre 1992 y 1993), así como para la consultora McKinsey (1998). Ha escrito numerosos artículos que han sido publicados, entre otros, por el Quarterly Journal of Economics o American Economic Review. Sus áreas de investigación se centran en cómo la organización de las empresas o las tecnologías de la información impactan en variables económicas agregadas, como la distribución de salarios, la productividad o el crecimiento económico. Fue uno de los fundadores del blog económico Nada Es Gratis.

Luis Garicano promueve activamente reformas estructurales de la economía española, en campos como el mercado de trabajo, el mercado inmobiliario o los sistemas sanitario y de pensiones. En mayo de 2013 promovió una reforma de la ley de partidos, en la cual se pretendía asegurar la democracia interna de aquellos. En 2014 presentó su libro El dilema de España en el que planteaba la necesidad de importantes reformas, afirmando que España debía elegir entre ser como Dinamarca o como Argentina y Venezuela.

A continuación, "La pizarra de Garicano" en La Sexta:

martes, 11 de marzo de 2014

Sabías que es INdat?


INdat es tu oportunidad de convertirte en un Data Scientist!
INdat significa INgenieria de datos.
INdat es el nombre de los nuevos estudios de la UVa para obtener el Grado en Ingeniería Informática Y el Grado en Estadística en 5 años.

¿Por qué elegir INdat?
Porque es el camino académico para convertirte profesionalmente en un Data Scientist. Y ahora se va a poder estudiar en la UVa (integramente en Valladolid), siendo pioneros en España a nivel de estudios de grado.

¿Qué es un Data Scientist?
resuelven problemas complejos mediante el empleo de datos de amplia experiencia en alguna disciplina científica - See more at: http://eduardoarea.blogspot.com.es/2012/11/el-camino-de-un-data-scientist.html#sthash.9B9h9lB2.dpuf
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Un Data Scientist es un experto que resuelve problemas complejos de diferentes disciplinas (finanzas, marketing, ciencias de la vida, industria...) haciendo uso del análisis de datos (principalmente con herramientas estadísticas e informáticas) y ayuda a la extracción de conclusiones.
resuelven problemas complejos mediante el empleo de datos de amplia experiencia en alguna disciplina científica - See more at: http://eduardoarea.blogspot.com.es/2012/11/el-camino-de-un-data-scientist.html#sthash.9B9h9lB2.dpuf
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Se requiere de una persona con curiosidad y capacidad analítica que esté formada en las herramientas necesarias para crear significado y valor sobre los datos.

"Data Scientist (n.): Person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician."
Josh Wills.

(para más información: Sabías que es un Data Scientist?)

¿Cuándo puedo empezar mis estudios en INdat?
El próximo curso 2014/15.


¿Quieres más información? Plan de Estudios y más detalles de INdat: en este enlace.
Ingeniería Informática: https://www.inf.uva.es/
Estadística: http://www.eio.uva.es/
o contacta con nosotros: gradoenestadistica.uva@gmail.com 

lunes, 3 de marzo de 2014

Sabías que es un Data Scientist?

(imagen extraída de Linkedin)
Fuente: http://talent.linkedin.com/

Un Data Scientist es un experto en Data Science que resuelve problemas complejos de diferentes disciplinas (finanzas, marketing, ciencias de la vida, industria...) haciendo uso del análisis de datos (principalmente con herramientas estadísticas e informáticas) y ayuda a la extracción de conclusiones. Se requiere de una persona con curiosidad y capacidad analítica que esté formada en las herramientas necesarias para crear significado y valor sobre los datos.
Es la ciencia que estudia la extracción de conocimiento a partir de los datos. Data science es el procedimiento de obtener información valiosa de los datos y está apareciendo debido a la necesidad de trabajar con conjuntos inmensos de datos (conocidos como Big data), formados tanto por datos estructurados como por datos semiestructurados o desestructurados. Estos conjuntos proceden de los datos generados por los dispositivos electrónicos, las redes sociales y la web.


Un Data scientist es una evolución del analista de datos. Mientras que el analista de datos solo debía analizar los datos de una única fuente, un Data scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes. El Data scientist debe tamizar todos los datos entrantes con el objetivo de encontrar patrones previamente escondidos, no debe limitarse a recoger e informar sobre los datos, debe también examinarlos desde muchos ángulos de forma que pueda extraer de ellos informaciones previamente ocultas.

“A data scientist is somebody who is inquisitive, who can stare at data and spot trends. It's almost like a Renaissance individual who really wants to learn and bring change to an organization."
Anjul Bhambhri, vice president of big data products at IBM

Hay dos puntos principales a tener en cuenta a la hora de decidir qué estudiar si queremos convertirnos en Data scientist:
  • Aunque con las enseñanzas que había hasta ahora en España era necesario un Máster, algunas universidades están introduciendo estudios de grado para convertirse en científico de datos.
  • Para convertirse en un profesional de Big data es necesario adquirir conocimientos específicos de cómo analizar y tratar grandes bases de datos. Para ello se precisa cumplir unos pre-requisitos básicos: conocimientos de estadística, programación y bases de datos.


En la red profesional Linkedin, han realizado un ranking con los 10 perfiles profesionales más populares que no existían en 2008. En esta lista, se encuentra en el número 5 el trabajo como Data scientist. Pero no solo eso, si seguimos mirando la lista en el puesto 7 nos encontramos con la profesión de Big data architect, que tiene mucha relación con la ciencia de los datos. 

"We live in a data-driven world. Increasingly, the efficient operation of organizations across sectors relies on the effective use of vast amounts of data. Making sense of big data is a combination of organizations having the tools, skills and more importantly, the mindset to see data as the new "oil" fueling a company. Unfortunately, the technology has evolved faster than the workforce skills to make sense of it and organizations across sectors must adapt to this new reality or perish."
Andreas Weigend, Ph.D Stanford, Chief Scientist Amazon.com


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