La dote del Sultán

¿Te imaginas que vas conduciendo con el coche hacia un restaurante en el que has reservado para comer, y sabes decidir si aparcar en el hueco que acabas de ver o si apuras un poco más para estar más cerca del destino?

¿Te imaginas que sabes si la novia con la que estás saliendo es la mujer ideal o si tienes que dejarla y buscar otra que será mejor?

¿Te imaginas que sabes elegir correctamente el baño portátil más limpio en fiestas?

fuente imagen: arrowpotabletoilets.com

¿Cuántas posiciones de un tablero de ajedrez debes analizar antes de realizar un movimiento?

Vamos a ver cómo responder a estas preguntas, y lo más importante, vamos a demostrar matemáticamente que el criterio que vamos a seguir es el más eficiente.

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Data Science

El Data Science o ciencia de datos, ayuda a las empresas a extraer todo el valor de los datos que genera su negocio, para poder tomar decisiones de una manera eficiente utilizando para ello técnicas analíticas.

El concepto de Data Science tiene que ver con todo lo que rodea al Machine Learning -aprendizaje automático- y al Big Data, pero no nos engañemos, por muchas máquinas y algoritmos de Machine Learning para empresas que ya existen y podemos utilizar, si no existe una buen cientifico de datos detrás, el resultado no será el esperado.

El científico de datos o data scientist, es un profesional que sabe de matemáticas -sobre todo de estadística y probabilidad-,  sabe de programación  – R y su némesis Python- y además conoce el negocio de cuyos datos pretende extraer conclusiones y a ser posible hacer predicciones.

En esta entrada voy a explicar algunos conceptos que todo buen data scientist debería dominar a la perfección.

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Demostraciones matemáticas

Las matemáticas están íntimamente unidas a las demostraciones, unas matemáticas sin demostración no serían matemáticas, las matemáticas van cogidas de la mano de estas, no se concibe una cosa sin la otra. Es lo que les da su principal característica: Rigor, robustez y confianza.

Siempre que demostramos algo seguimos los siguientes pasos: Primero, enunciamos unas hipótesis, que son una serie de condiciones previas que se sabe que son factibles, después enunciamos la tesis, que es el descubrimiento en sí (el resultado), y tras esto escribimos la demostración de la tesis, que son una serie de razonamientos que nos llevan desde la(s) hipótesis hasta la tesis a través de pasos que deben estar siempre bien justificados.

Hay muchos tipos de demostraciones. El pensamiento deductivo para hacer demostraciones se va adquiriendo poco a poco (como me gusta decir a mí, por sedimentación). El trabajo con demostraciones ayuda a desarrollar procesos como la abstracción, el análisis, la síntesis, la clasificación, la particularización, la comparación o la generalización. La demostración es la cumbre de la argumentación racional.

Vamos a ver algunos tipos de técnicas que solemos utilizar los matemáticos para demostrar cosas:

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Estadística y fondos de inversión

En esta entrada vamos a revisar conceptos de estadística y veremos como estos se aplican en el ámbito de los fondos de inversión. Con la estadística, obtenemos información a partir de los datos que tenemos y esto nos permite conocer si el fondo lo está haciendo bien, o si por el contrario lo está haciendo mal en comparación con otros fondos similares.

Cuando un cliente decide comprar un fondo de inversión, tiene que fijarse en varias cosas , entre ellas están el periodo de tiempo que tiene pensado mantener la inversión, el nivel de riesgo dispuesto a asumir, las comisiones que le van a cobrar en el fondo que finalmente elija (comisión de gestión, de suscripción, …), las rentabilidades que ha ido obteniendo el fondo hasta la fecha y varias cosas más entre las que se encuentra el objeto de esta entrada, los datos estadísticos del fondo o al menos algunos de ellos (los más importantes).
Vamos a empezar definiendo estos conceptos estadísticos empezando por alguno fácil que necesitaremos para comprender los demás.

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