Análisis de Datos no Estructurados en Finanzas

Una gran cantidad de datos con alto potencial de ser aprovechados no se encuentran en el formato típico de una tabla (cada fila una observación, cada columna una variable). Ejemplo de esto es el texto escrito (piensen en una colección de noticias financieras), las relaciones entre personas, el código HTML en páginas de internet o incluso imágenes, audio y video (aunque a estos últimos no los abordadermos en la materia). Gran parte de las aplicaciones modernas de ciencia de datos se enfoca en trabajar sobre este tipo de datos.  Esta materia tiene como objetivo introducir a los alumnos al procesamiento y análisis de datos no tradicionales, haciendo hincapié en el uso que en finanzas se hace de los mismos.

La materia va a ser presencial. En cada clase se abordará tanto un componente teórico como práctico (en formato de taller). Los alumnos deben que tener conocimientos intermedios de Python y llevar sus computadoras a la cursada. La evaluación final se hará por medio de un trabajo práctico integrador.

Indudablemente poder expandir las fuentes de datos que uno procesa, se traduce en poder llevar adelante análisis más sofisticados y potencialmente valiosos. De este modo, quien haya cursado esta materia podrá aprovechar de mejor manera la información disponible. Algo que sin lugar a dudas marca una diferencia respecto al conocimiento medio que el analista medio tiene en torno a procesar este tipo de datos.

Ramiro Gálvez

​PhD candidate, Ciencias de la Computación, UBA. Magíster en Data Mining, FCEyN, UBA. Magíster en Desarrollo Económico, Universidad Carlos III de Madrid. Sus áreas de investigación abordan tópicos relacionados a la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Dentro de este marco, ha publicado trabajos en revistas internacionales, presentado trabajos en congresos internacionales y formado recursos humanos de grado y posgrado. Ha realizado trabajos de consultoría/transferencia tecnológica para Despegar.com, Jamaica Public Service Limited y el Banco Interamericano de Desarrollo.