Presentación de la charla en Ciencias Económicas en la que participé junto a Daniel Yankelevich y Martín Volpacchio

1. De Actuario a “Data Scientist”
(mi experiencia)

2. Esta presentación tiene como objetivo compartir la
experiencia de un alumno de esta facultad con sus
colegas.
Quienes vinieron buscando escuchar acerca de temas
de Analytics, Data Science y Big Data pueden dejar de
prestar atención en este mismo instante.

3. {Contexto}
¿Qué hace un Data Scientist?
_resolver un problema basado en datos:
_obtener
_manipular
_explicar
_predecir
_mostrar

4. {Contexto}
¿Qué tiene que saber un Data Scientist?
quécómo
para quéDiagrama de Drew Conway

5. {Contexto}
¿Cómo le afecta a las personas en su día a día?

6. Mi experiencia

7. {Carrera de Actuario}
¿Qué aprendí?
_matemática (básica-intermedia)
_estadística (intermedia-avanzada)
_excel (básico)
_nociones de negocio (leves)
_desarrollar pensamiento analítico
Desventaja
_ningún punto fuerte
Ventaja
_ningún punto particularmente débil

8. {Maxicambio Bursátil}
¿Qué aprendí?
_excel
_análisis básico
¿Qué hacía?
_analizaba los resultados diarios de las
diferentes operatorias

9. {TNX}
¿Qué aprendí?
_SQL
_bases de Datos (básico)
_sistemas de Reporting (básico)
_cómo funciona un área de desarrollo
¿Qué hacía?
_testeaba una plataforma de reporting

10. {Nielsen}
¿Qué aprendí?
_programación
_SAS
_VBA
_modelos Predictivos (regresión)
_industria Retail
¿Qué hacía?
_ejecutaba los modelos para calcular
surtido óptimo
_análisis estadísticos de las ventas
_automatizaba procesos
_capacité al equipo de India

11. {Veraz}
¿Qué aprendí?
_modelos Predictivos (clasificación)
_árboles de Decisión (básica)
_regresión Logística (básico)
_SPSS
_industria Financiera
¿Qué hacía?
_modelos predictivos para riesgo
crediticio
_análisis de casos de Score

12. {Telefónica}
¿Qué aprendí?
_modelos Predictivos (avanzados)
_bases de Datos (nivel usuario avanzado)
_presentaciones
_trabajar con el Cliente Interno
_estar más pendiente del negocio y su
contexto
_industria Telco
¿Qué hacía?
_modelos predictivos y análisis
estadísticos
_predicción de Churn, Upselling,
Crosselling
_recalibración de Credit Score
_sistemas de Recomendación
_segmentación de Clientes

13. {Master en Data Mining y Knowledge Discovery}
¿Qué aprendí?
_nuevas técnicas
_formalizar conocimientos
_R
¿Qué más me llevo?
_contactos

14. {Cursos Online}
¿Qué aprendí?
_python
_social Network Analytics
_big Data
_spark
_sistemas de Recomendación

15. {Globant}
¿Qué aprendí?
_trabajar con plataformas Big Data
_shiny
_trabajar en un área de desarrollo
_trabajar con un cliente externo
_participar en preventas
¿Qué hacía?
_desarrollé un Sistema de
Recomendación para una empresa de
educación

16. {Santander Río}
¿Qué estoy aprendiendo?
_trabajar con otras plataformas de Big Data
_poner mayor foco en el negocio
_negocio Bancario
¿Qué hago?
_lo que me pidan con datos
_ser referente de Data Science

17. {Observaciones}
_no hay un camino único
_es un rubro en constante cambio
_hay que estar actualizándose constantemente

18. Muchas Gracias