The number pad

Como parte de las actividades de Converciencia , fui parte de un Taller de Datos que buscaba compartir herramientas y métodos de análisis de datos. En el taller que impartí nos enfocamos a dos métodos que a mi gusto son muy útiles a la hora de analizar gran cantidad de datos: Análisis Factorial (PCA) y Análisis Cluster. Como ejemplo de Análisis Factorial, utilizamos los datos de la evaluación de graduandos del Ministerio de Educación  de Guatemala.  Esta evaluación es administrada a todos los estudiantes que se gradúan de nivel medio. Es una evaluación que mide competencias en matemática y lenguaje. Dentro de los datos tomados por el Ministerio de Educación, se encuentra una serie de variables que miden diversos aspectos de cada uno de los estudiantes. Se tiene al rededor de 200 variables que miden desde el tipo de vivienda, la localidad donde viven, la educación de los padres, y otros factores que pudieran influir en el rendimiento de los alumnos. Con esto realizamos u

Con el inicio del mundial me dediqué a jugar un poco con datos para realizar modelos de predicción de los encuentros. Ha sido una buena experiencia para pensar más en lo que en realidad significa realizar modelos de predicción, así como para ponerle más entusiasmo al torneo. En primer lugar, es importante hablar sobre lo que significa predecir  o proyectar  un resultado. Es imposible predecir el futuro como tal, sin embargo, es posible crear modelos que den una tendencia hacia algún resultado. Modelos determinísticos se basan en leyes fundamentales para modelar fenómenos. Por ejemplo, en la física, los modelos de movimiento de los cuerpos ofrecen trayectorias teóricas que describen su movimiento. En la práctica, estos modelos dan resultados aproximados de las trayectorias, debido a errores de medición, incertezas, y demás errores presentes en los parámetros y variables presentes. Por esto, dichos modelos presentan un modelo con cierto margen de error . Con métodos más precisos d