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Encontremos al diferente... (Detectando Anomalías) Encontremos al diferente... (Detectando Anomalías) Introducción ¡Saludos! Te doy la bienvenida a una nueva entrega del viejo Quant. En estos días, me encuentro en el proceso de renovar el bot de señales de nuestro grupo en Telegram. Este proceso me ha llevado a profundizar en un tema ampliamente utilizado en el campo de la ciencia de datos: la detección de anomalías. Considerando su relevancia, he decidido dedicar este artículo para explorar y desglosar este concepto desde mi perspectiva. En las siguientes líneas, compartiré contigo lo que comprendo como anomalías, cómo podemos identificarlas y su crucial importancia tanto en el ámbito del trading como en la resolución de problemáticas relacionadas con la ciencia de datos. ¿Qué son las Anomalías? En el campo de la ciencia de datos, una ...

Cómo Iniciar en la Ciencia de Datos Cómo Iniciar en la Ciencia de Datos La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos más prometedores y en demanda en el mundo actual. La habilidad para analizar y extraer valor de los enormes volúmenes de datos disponibles puede ofrecer a las empresas ventajas significativas. Sin embargo, iniciarse en este campo puede parecer una tarea abrumadora. En este artículo, delinearemos un camino claro y conciso para comenzar tu carrera en ciencia de datos. Comprendiendo los Fundamentos Adentrarse en el mundo de la ciencia de datos requiere una fundación sólida en varios dominios críticos. Aquí presentamos un roadmap que te guiará desde los conocimientos básicos hasta niveles más avanzados: Etapa Básica Matemáticas Básicas...

Título del Artículo Clasificando Velas Japonesas con KMeans ¿Cuantos tipos de velas existen? Introducción Durante muchos años las velas japonesas han sido usadas para representar los precios de los activos financieros, y tradicionalmente, la identificación de patrones en estas velas ha sido una labor mas artística y de experiencia individual a lo largo de los años. Sin embargo, ahora en este artículo vamos a revolucionar este enfoque con el uso de k-means, como ya vimos en el articulo de kmeans su implementación en un dataset muy comun en el argot de la ciencia de datos, un algoritmo que sirve para agrupar observaciones por sus caracteristicas similares. ...

Encaminándote Hacia el Trabajo de Tus Sueños: Estrategias Probadas. En el transcurso de nuestras vidas, todos nos encontramos con el reto significativo de aspirar a ese trabajo ideal, aquél que no solo satisface nuestras ambiciones profesionales, sino que también resuena profunda y auténticamente con nuestros intereses y pasiones individuales. En este camino hacia la realización profesional, deseamos que cada paso esté guiado por estrategias probadas y consejos pragmáticos que puedan aumentar nuestras oportunidades de éxito. Comenzaré por contarte mi historia personal y como fue que llegue a trabajar a un fondo de inversiones y posteriormente te voy a dar algunas recomendaciones para optimizar tu busqueda y que las empresas volteen a verte de forma mas fácil y puedas sobresalir de miles de solicitantes. Todo comenzó en el año 2017, comenzaba mis estudios en física y no había nada el mundo que me apasionara mas que resolver problemas complejos, siempre fue una satisfacción interna p...

La Historia y Aplicación de K-Means en Python La Historia y Aplicación de K-Means en Python En el entorno competitivo de hoy, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta imprescindible para tomar decisiones informadas. Un actor prominente en este dominio es el algoritmo K-Means, cuyo legado y aplicabilidad perduran hasta el día de hoy. A continuación, exploramos su rica historia y cómo puede implementarse utilizando Python. Historia del K-Means La historia del algoritmo K-Means se remonta a varias décadas atrás. Fue desarrollado independientemente por Stuart Lloyd en 1957 y por James MacQueen en 1967. Lo que comenzó como una técnica para optimizar un sistema telefónico, se transformó en una piedra angular del aprendizaje no supervisado en la ciencia de datos. El nombre K-Means proviene de su método de operación, donde "K" representa el número de grupos (clusters) que el usuario desea crear y "Means" refiriéndose al promedio. El algori...