«Una de las cosas críticas en esta crisis que hemos estado tratando de superar … es que tenemos que tirar el libro de reglas. Nunca hemos visto este tipo de crisis en nuestras vidas » Ana Botin,Presidente Ejecutivo Santander.
Con gusto compartimos que llegamos al fin de la primer temporada de «Café de Datos». Y así como nuestros capítulos de invitados, lo cerramos a lo grande con un especialista en cartografía y análisis de ubicación: Sasha Trubetskoy.
Sasha es originario de «North Virginia» en Estados Unidos. Estudió Estadística en la Universidad de Chicago. Su principal especialidad es comunicar datos y análisis a partir de mapas. Impulsando proyectos independientes como mapas de «nieve», de iphone vs. android o históricos ha llegado acompañada de fama en redes sociales. Actualmente es consultor independiente y socio en Kartographia, empresa de análisis de datos.
Desde Datlas, nos entusiasmo mucho invitar a Sasha al podcast y preguntarle sobre su desarrollo profesional, qué hace un cartógrafo en el 2020 y qué piensa del futuro de la analítica en 30 años. Este episodio le podrá ser de utilidad a quienes estén decidiendo cómo formar su carrera en analítica o estén evaluando darle un giro a su profesión para enfocarse a la generación y comunicación con datos. Han acudido personas a nosotros con estas inquietudes en la época del COVID-19 y nos parece un buen punto de partida para inspirar su decisión.
Este es el primer episodio que generamos en idioma inglés (rompimos las reglas). Notarán que no es nuestro primer idioma, pero hicimos el esfuerzo para traerles contenido de calidad.
Una síntesis de las preguntas qué revisamos en este episodio
o Introducción con Sasha: ¿Puede contarnos sobre su trayectoria profesional (académica, publicaciones y cursos favoritos). ¿Qué hay de tus pasatiempos? ¿Qué temas prefieres para leer?
o Entonces, ¿Qué pasa con tu título profesional (Estadística en Universidad de Chicago), cómo es el antes y el después con respecto a su conocimiento de análisis de datos?
o ¿Crees que un título como el que tomas te da una ventaja en el campo del análisis de datos?
o En este momento, ¿Cuál es tu «Caja de herramientas» preferida para analizar datos y también para hacer estos impresionantes mapas?
o Menciona estadísticas, ¿Puede especificar sobre el uso de estadísticas en los desafíos que resuelve ahora como profesional?
o Además, como cartógrafo, fusiona sus capacidades de análisis con mapas. ¿Puedes dar más detalles sobre el proyecto de mapas de Android e IOS?
o Hablemos de análisis de ubicación(«Location Analytics»). En este momento, es como el santo grial en análisis. Entonces, en tus palabras, ¿Cómo podemos definirlo?
o Con respecto a la analítica descriptiva y predictiva. ¿Cuáles son algunos ejemplos en los que podemos aprovechar el análisis de ubicación en lugar de, por ejemplo, simplemente usar una hoja de cálculo?
o Entonces, imagino que existen algunos desafíos al trabajar con el análisis de ubicación. Por un lado, necesita un atributo de ubicación para cada registro, como una coordenada, una dirección o algo similar. Por otro lado, debe poder utilizar los métodos estadísticos tradicionales para transformar estos datos en ideas. ¿Cuáles son los 3 desafíos principales cuando trabaja con este tipo de datos?
o Ejemplo de aplicaciones del mundo real de análisis de ubicación.
o En los últimos años ha habido muchos escándalos de privacidad como los de Cambridge Analytica o el gobierno siguiendo los caminos de las personas en disturbios con grandes datos. Estos eventos crean conciencia sobre el uso que las compañías le dan a nuestros datos. ¿Cuáles son las principales preocupaciones desde una perspectiva de ética que un analista debe tener cuando trabaja con análisis de ubicación?
o cierre.
Hasta aqui el episodio de hoy, te invitamos a suscribirte a nuestra plataforma y te invitamos a hacerlo también en nuestro podcast «Café de Datos». Te vas a pasar un buen rato y tenemos muchas sorpresar para la 2da temporada. Gracias a los más de 3 mil escuchas de más de 10 países que nos han dado la oportunidad hasta ahora.
– Keep it weird –
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