Ciencia de Datos El Pilar Moderno de la Economía

Ciencia de Datos El Pilar Moderno de la Economía

Pinceladas amplias

Con los avances tecnológicos de los últimos años, especialmente desde el cambio de milenio, la ciencia de datos se ha convertido en una disciplina por sí misma, separada de la informática y más alineada con la estadística. Se ha abierto un nicho en el cual los científicos de datos se dedican a resolver problemas empresariales que dependen del acceso, procesamiento y, en última instancia, la interpretación de los datos.

Esto demanda un conjunto de habilidades particulares, como una buena comprensión de lenguajes de programación como Python y R, para ayudar a simplificar los flujos de trabajo analíticos necesarios para acceder a grandes conjuntos de datos dispares. La combinación de las habilidades del científico de datos con las del economista resulta en una fórmula ganadora para aquellos que buscan distinguirse de la manada y dominar la economía moderna.

Datos y cifras

Los hallazgos anteriores están respaldados por el hecho de que la prestigiosa London School of Economics [1] ha ampliado su plan de estudios en los últimos años para incluir un título de licenciatura titulado BSc Data Science and Business Analytics, con el eslogan que promete a los estudiantes que “aprenderán a analizar datos para abordar problemas del mundo real”, problemas del mundo real que naturalmente se basan en las relaciones económicas y comerciales.

Otro indicador positivo es que el ex economista jefe del Banco Mundial [2] y co-ganador del Premio Nobel Memorial en Ciencias Económicas 2018, Paul Romer, es un defensor de Jupyter Notebook, una aplicación web de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos que incluyen código en vivo, ecuaciones y visualizaciones para admitir la computación interactiva en varios lenguajes de programación. Esta última observación está en el núcleo de Jupyter, siendo Jupyter un acrónimo que significa Julia, Python y R, los tres son lenguajes de programación.

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Que un gigante de la economía sea un defensor vocal de una herramienta de ciencia de datos habla por sí mismo, y claramente indica la dirección del viaje. Como Romer señaló en una publicación de blog en 2018: “Jupyter recompensa la transparencia; Mathematica racionaliza el secreto. Jupyter fomenta la integridad individual; Mathematica permite que las personas se escondan detrás de la evasión corporativa”. [3] Aquí está comparando Jupyter con una plataforma competidora, Mathematica, sin embargo, si…

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