Uruguay Junio 2024
Objetivo:
1.- Dar elementos que permitan comprender la lectura de un script.
2.- Introducir conceptos que permitan minimamente resolver los problemas a los que nos enfrentamos cuando analizamos datos.
Learn to Code, Code to Learn
El lema de este curso se lo he robado a Mitchel Resnick, creador de Scratch
El análisis de datos es el uso de datos para responder preguntas y orientar la toma de decisiones.
Por ejemplo, un tema de debate actual es si la docencia online mejora o empeora el aprendizaje.
Hay muchas opiniones al respecto. Pero, indudablemente, cualquier conclusión debe apoyarse en el análisis de datos.
Un proyecto vinculado al análisis de datos requiere tres elementos:
Un problema, una pregunta: Por ejemplo, ¿cuál es la relación entre el color de mi landing page y el click through rate?
Datos: Para responder a esta pregunta, los mejores datos serían los resultados de un experimento bien diseñado: e.g., A/B test Pero si no podemos obtener los datos ideales, tenemos que trabajar con lo que podamos conseguir.
Herramientas estadísticas/econométricas Hoy en día existen millones de herramientas para analizar datos. Por ello, es necesario una profundización conceptual para ver cuáles son más adecuadas para enfrentar un problema.
En un mundo ideal, plantearíamos una pregunta, encontraríamos datos y elegiríamos los métodos adecuados.
Pero el acercamiento a los problemas no es tan sencillo. Una proporción importante del tiempo que un analista dedica a contestar una pregunta con datos lo dedica a buscar, limpiar y entender si los datos de los que se disponen permiten responder a la pregunta en cuestión.
Por ejemplo, ¿es posible analizar el impacto de un incremento del IVA con datos de la Encuesta de Hogares? Ver, en orden, el cuestionamiento a los resultados de una investigación y por qué no pueden usarse datos de la encuesta de hogares para anlizar el IVA
La evaluación consiste en escribr un ensayo crítico -de dos carillas máximo- sobre qué rol va a tener un analista de datos de aquí a una década. Para reflexionar inicialmente sobre este tema tienen que ver, al menos, estos cuatro videos.
Importante, al igual que no hay una única forma de programar, no hay una única verdad sobre esta cuestión.
1.- Bruno Aziza Google cloud
2.- Meredith Whittaker What is AI Part I
3.- Stuart Russell: What if we succeed
4.- Dario Amodei What if Dario Amodei Is Right About A.I.?
El trabajo lo deben entregarlo en formato html o md escrito en R-Studio markdown.
Me lo tienen que enviar a mi correo electrónico: dmiles [at] uvigo.gal
Importante: el asunto del correo electrónico debe iniciarse con: Master AD y Nombre Completo.
2.- Se trabajara con Jupyer Notebook en Anaconda.Para instalarlo e introducirse a JN este video está muy bien.
3.- Los trabajos que se soliciten se entregarán en formato html utilizando R-studio y markdown (o directamente html si les resulta más fácil).
4.- En las clases, se programará en Python e intentaremos ir explicando conceptos a medida que vamos escribiendo el script. Al final del tema, las clases se colgarán en la página web para que puedan reveer lo que hemos hecho.
Mirar lo que han hecho otros, y cómo lo han hecho, nos permite aprender.
4.- A/B test
5.- Esta galería tiene recursos muy interesantes