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T3.E11. Walter Sosa Escudero , economista.

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Explorando la Estadística y la Ciencia de Datos con Walter Sosa Escudero

En el décimo episodio de la tercera temporada, tuvimos el privilegio de entrevistar a Walter Sosa Escudero, reconocido especialista en estadística y econometría. Durante la charla, abordamos diversas áreas de su trabajo, incluyendo su investigación en modelos no necesariamente bien especificados, su labor docente y su contribución a la divulgación científica a través de libros.

Uno de los temas principales que discutimos fue el actual "hype" alrededor de la estadística, especialmente en relación con el Big Data. Sosa Escudero nos brindó una perspectiva equilibrada y reflexiva sobre la innovación en este campo y las tendencias que se encuentran en boga.Además, exploramos la creación de la carrera de Ciencia de Datos en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Analizamos el impacto de esta carrera en el ámbito y debatimos sobre los beneficios y desafíos que presenta. Sosa Escudero compartió su rol en la creación de esta carrera y su visión crítica acerca de los cursos cortos que prometen una rápida inserción laboral.

Otro tema relevante fue la relación entre la economía y la ciencia de datos. Sosa Escudero explicó cómo la formación actual en economía induce a la ciencia de datos y planteó la necesidad de una mayor incorporación de herramientas computacionales en esta disciplina. También destacó que la formación en estadística en universidades de todo el mundo se encuentra desactualizada.

En el episodio, también exploramos la conexión entre la estadística y el deporte, centrándonos en el fútbol. Sosa Escudero compartió su experiencia en el dictado de un curso sobre las matemáticas del Mundial y resaltó la presencia crucial de la estadística en este ámbito.Para finalizar, Sosa Escudero reveló su preferencia por el lenguaje de programación R sobre Python y participó en nuestro divertido juego, donde tuvo que elegir entre destacados estadísticos como Karl Pearson, Francis Galton y Pierre-Simon Laplace.

¡No te pierdas este apasionante episodio que te adentrará en el fascinante mundo de la estadística y la ciencia de datos con el renombrado experto Walter Sosa Escudero!

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En el décimo episodio de la tercera temporada, tuvimos el privilegio de entrevistar a Walter Sosa Escudero, reconocido especialista en estadística y econometría. Durante la charla, abordamos diversas áreas de su trabajo, incluyendo su investigación en modelos no necesariamente bien especificados, su labor docente y su contribución a la divulgación científica a través de libros.

Uno de los temas principales que discutimos fue el actual "hype" alrededor de la estadística, especialmente en relación con el Big Data. Sosa Escudero nos brindó una perspectiva equilibrada y reflexiva sobre la innovación en este campo y las tendencias que se encuentran en boga.Además, exploramos la creación de la carrera de Ciencia de Datos en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Analizamos el impacto de esta carrera en el ámbito y debatimos sobre los beneficios y desafíos que presenta. Sosa Escudero compartió su rol en la creación de esta carrera y su visión crítica acerca de los cursos cortos que prometen una rápida inserción laboral.

Otro tema relevante fue la relación entre la economía y la ciencia de datos. Sosa Escudero explicó cómo la formación actual en economía induce a la ciencia de datos y planteó la necesidad de una mayor incorporación de herramientas computacionales en esta disciplina. También destacó que la formación en estadística en universidades de todo el mundo se encuentra desactualizada.

En el episodio, también exploramos la conexión entre la estadística y el deporte, centrándonos en el fútbol. Sosa Escudero compartió su experiencia en el dictado de un curso sobre las matemáticas del Mundial y resaltó la presencia crucial de la estadística en este ámbito.Para finalizar, Sosa Escudero reveló su preferencia por el lenguaje de programación R sobre Python y participó en nuestro divertido juego, donde tuvo que elegir entre destacados estadísticos como Karl Pearson, Francis Galton y Pierre-Simon Laplace.

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