Walter Sosa Escudero

Big data

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    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    hablar de datos sin hacer matemática o computación es como nadar sin mojarse, y analizar datos sin conocer el problema de fondo, es mojarse sin nadar.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    Los datos y los algoritmos pueden cumplir claramente el doble rol de aceitar y motivar la relación entre la matemática y el resto del conocimiento.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    una sana inversión en matemática y programación puede provocar un salto abismal en la calidad de las tareas de cualquier disciplina que requiera el estudio de datos, y que a la vez es crucial entender la naturaleza intuitiva y profunda de los problemas que convocan a los datos
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    El análisis moderno de datos requiere repensar radicalmente la vieja idea de multidisciplinariedad. Ya no se trata de juntar personajes con distinta formación (temática y metodológica) y ponerlos a interactuar, sino de hacerlo una vez que cada uno de ellos hizo una inversión relevante en el lenguaje común de los datos: la matemática, las probabilidades, la programación y la disciplina concreta que los convoca.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    el futuro de big data no tiene que ver ni con el tamaño ni con la velocidad de creación de datos, sino con la posibilidad de que la masividad revele aspectos del mundo que hasta ahora habían permanecido inaccesibles a los métodos tradicionales
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    La mejor ciencia surge de muchos datos “maridados” con las mejores teorías; no es una versus la otra, sino una y la otra, big data y estadística.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    la gran división entre la estadística tradicional y el análisis de datos es que la primera estima o valida modelos mientras que el segundo los construye.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    Muerto el modelo, el nuevo rey pasa a ser el propio algoritmo, que ahora cumple la doble función de estimar y construir el modelo
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    El análisis de datos moderno comienza descreyendo de que haya tal cosa como “el modelo”. Por el contrario, concentra todo su esfuerzo en ver si los datos lo revelan, sin someterse pasivamente a su autoridad.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    Los datos son solo un actor secundario para desenmascarar al verdadero protagonista: el modelo, aquello que está detrás de los datos, las leyes profundas de la ciencia.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    deberíamos hablar de right data (datos correctos). No es que ahora hay simplemente “más datos”, sino que big data crea información antes impensable en su calidad.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    Stephens-Davidowitz sugiere que la verdadera contribución de los datos provenientes de las interacciones digitales no está en su volumen, sino en que estos datos (por muchos o pocos que sean) iluminan aspectos de la sociedad elusivos a cualquier mecanismo tradicional, como una encuesta o un experimento.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    conformación de “cámaras de eco” o “burbujas informativas”
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    cuando abrimos Facebook, Twitter o Instagram en realidad nos enfrentamos a un diario de Yrigoyen armado a la medida de cada uno de nosotros.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    los algoritmos generan “filtros burbuja”, es decir, muestran a las personas material que esa persona querría ver, ocultándole información relevante y aislándolo en una suerte de burbuja ideológica y cultural.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    “cámara de eco” informativa, donde una persona esta sobreexpuesta a información de personas demasiado similares.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    Es muy posible que big data ayude considerablemente al diseño de experimentos, a la construcción de contrafácticos, o a la detección de datos que, sin bien de origen observacional, se comporten como si hubiesen sido generados por un experimento, y sirvan para entender canales causales.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    El objetivo central de un experimento es crear información contrafáctica, no observarla, porque, como ya dijimos, es inobservable. Entonces, desde el punto de vista de la determinación de causas y efectos, no existe forma de que big data pueda aportar “todos los datos”, porque solo observa nuestras acciones y no nuestros contrafácticos: big data nunca es todos los datos.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    En esta sección subiré la apuesta, para intentar convencerlos de que por más datos que genere big data, no hay forma de que lleguemos a tener todos los datos, satisfagan o no los requisitos de la ley de grandes números.
    Armando Hernandez Garciacompartió una citahace 2 meses
    abrazan la idea de que estamos cerca de tener “todos los datos”, lo que los lleva a opinar que las muestras, los experimentos y otras estrategias de la ciencia tradicional son cosas del pasado
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