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.
