Por Sergio A. De Raco – La movilidad laboral resume aspectos dinámicos y estructurales del funcionamiento de los mercados de trabajo. Al analizar los flujos de empleo con métodos de redes complejas se encontró que las redes extraídas presentan una estructura densa con un gran componente conexo y caminos cortos, que evidencian meso-estructuras de centro periferia y agrupamientos sectoriales en comunidades.
Comienza una nueva competencia #MetaData. La empresa AlixPartners nos propone nuevamente adentrarnos en un caso de negocios. El objetivo es ayudar a una empresa de préstamos al consumo a predecir el flujo de pagos de sus préstamos para los próximos seis meses. La empresa busca entender la salud de su portafolio, lo que le permitirá tomar decisiones acertadas respecto al flujo de fondos futuro, ¿será posible, utilizando series temporales de flujo de fondos históricos, predecir la dinámica de pagos para los créditos activos?
Viktoriya Semeshenko es investigadora adjunta del Instituto Interdisciplinario de Economía Política IIEP CONICET-UBA, donde integra el Laboratorio de Redes y Sistemas Complejos (NETLAB). Durante este diálogo con el blog Predictivos, Viktoriya nos cuenta cómo la aplicación del modelado, simulación y ciencia de datos en fenómenos complejos, tales como un sistema económico-financiero, puede enriquecer significativamente su análisis.
María Vanina Martínez es investigadora de CONICET, doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland y cuenta con un posdoctorado en la Universidad de Oxford. En 2021 fue designada Directora del Programa de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Fundación Sadosky. Para saber más acerca de los proyectos e iniciativas que se están desarrollando en materia de datos, Predictivos conversó con Vanina.
Daniel Yankelevich es informático, licenciado en la ESLAI en Argentina y recibió su PhD en la Universidad de Pisa. Es socio fundador de Practia y recientemente fue designado Director del área de Datos de Fundar, una organización dedicada al estudio, la investigación y el diseño de políticas públicas con foco en el desarrollo de una Argentina sustentable e inclusiva. Para conocer más sobre este nuevo rol, Predictivos dialogó en profundidad con él.
Bruno Bianchi y Gastón Bujía, son docentes de la Maestría en Data Mining y del Departamento de Computación FCEN-UBA e integrantes del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. En el marco de un trabajo sumamente interdisciplinario, están desarrollando modelos computacionales para estudiar el movimiento de los ojos, a la hora de buscar un objeto o leer un texto y determinar si los algoritmos de procesamiento son capaces de modelar la actividad cerebral al momento que realizamos esta tarea perceptual.
Por Guillermo Poblete. En el campo de estudio de las neurociencias, las patologías psiquiátricas suelen ser estudiadas desde el punto de vista genético y también a partir de estudios por imágenes del cerebro. Pero existen escasos métodos que combinen ambos enfoques para intentar responder a nuevos interrogantes en el área de la salud mental. Es por ello que nos propusimos desarrollar una nueva herramienta destinada a relacionar los resultados obtenidos en ambas áreas de estudio.
Por Osvaldo Burastero. En 2019 tuve la oportunidad de realizar una pasantía en el European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Hamburgo, Alemania. Durante ese período trabajé en el grupo de la investigadora Maria Garcia Alai, junto con quien presentamos recientemente el proyecto “eSPC, una plataforma online para analizar datos biofísicos”.
Por Diego Kozlowski. ¿Cómo codificar los patrones de especialización comercial de los países? En un reciente artículo publicado en PLOS ONE, procuramos dar una respuesta a este interrogante utilizando modelos provenientes del Procesamiento de Lenguaje Natural. Este proyecto se basa a su vez en mi tesis de maestría para https://datamining.dc.uba.ar/.
En este post continuamos investigando sobre la aplicación de la ciencia de datos a las disciplinas deportivas, en especial a los deportes de alto rendimiento. El caso del fútbol es un ejemplo paradigmático con la combinación de datos y video como así también el uso de la neurociencia del sistema motor para mejorar las capacidades de atención y predicción de los deportistas.
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