El tema central de la presentación es que la investigación sobre áreas computacionales tiene muchas similitudes con la construcción de productos de software, de esta manera, se propone la adopción de prácticas de Ingeniería de Software para el proceso de Investigación.
Presentación - Rol de una unidad de información especializada en la identific...colfreepress
Presentación de Carlos Enrique Agüero - Belcorp.
Participación en la agenda académica del Primer Encuentro de Bibliotecas en Tecnologías de Información y Comunicación - Bibliotic 2009
Bogotá - Colombia, mayo 12 al 15 de 2009
Presentación - Rol de una unidad de información especializada en la identific...colfreepress
Presentación de Carlos Enrique Agüero - Belcorp.
Participación en la agenda académica del Primer Encuentro de Bibliotecas en Tecnologías de Información y Comunicación - Bibliotic 2009
Bogotá - Colombia, mayo 12 al 15 de 2009
Conversatorio sobre Líneas de Investigación y sus alcances con los estudiantes del 9no semestre de la asignatura Proyecto de Investigación del IUPSM de Barinas (fecha del evento 03 de octubre de 2011)
Presentación donde se expone qué es la ciencia abierta, las diferentes interpretaciones que se hacen y los elementos de utilidad de la misma. La presentación es muy crítica con las propuestas de ciencia abierta moralistas. Espero que sea del interes de los colistas.
Uso de Tecnología de Blockchain en una Infraestructura FinancieraDavid Solis
Corresponde a la presentación que realizamos en el VII Congreso de Investigación Financiera FIMEF acerca del artículo "Uso de Tecnología de Blockchain en una Infraestructura Financiera".
Actualmente en la Post-Negociación, los participantes de los mercados financieros deben mantener un amplio número de interfaces y procedimientos de conciliación con las infraestructuras financieras, como depósitos centrales de valores y contrapartes centrales. Cada paso de los procesos de liquidación entre las instituciones y las infraestructuras financieras es costoso y complejo. Adicionalmente, el proceso a menudo toma varios días en completarse.
Bitcoin utiliza un registro público de información conocido como blockchain, que permite que la moneda funcione de manera distribuida sin una autoridad o entidad central. El protocolo de Bitcoin se ejecuta en una red en la que las monedas digitales se pueden negociar entre pares, utilizando criptografía asimétrica y un consenso descentralizado. La ausencia de intermediarios y el corto periodo de liquidación de estas criptomonedas, además de sus características de inmutabilidad y transparencia, hacen que la tecnología de blockchain sea una estructura de base de datos inspiradora para el mercado de valores y en especial para los procesos de la Post-Negociación.
Industria de Seguros y Behavioral EconomicsDavid Solis
Este trabajo describe el comportamiento de los actores en la oferta y la demanda en la industria de seguros. Compara las acciones de los involucrados con las pronosticadas por modelos de referencia de elección derivados de la teoría económica clásica. Cuando las elecciones reales se alejan de las predicciones, el comportamiento se considera anómalo.
Esta investigación intenta explicar por qué estas anomalías a veces ocurren y otras no, en muchos casos utilizando información de la economía del comportamiento. Finalmente proporciona ejemplos de como ayudar a una mejor toma de decisiones basados en incrementar los resultados y el valor proporcionado al cliente utilizando un marco de referencia diseñado en el programa de Leadership for a Networked World (Technology and Entrepreneurship Center at the Harvard School of Engineering and Applied Sciences).
Percepción y Adopción de Tecnología: Disrupción en los Sistemas FinancierosDavid Solis
La presentación abarca múltiples temas tales como Fintech, cadena de valor de sistemas de pagos, modelo de hype cycle de Gartner y ejemplos, modelo de adopción de tecnología, relación entre estos dos modelos, bitcoin, y varios temas relacionados con blockchain. Adicionalmente se muestra un caso acerca de la adopción del blockchain en una infraestructura financiera mostrando las área de oportunidad en la red de negociación bursátil desde el punto de vista de la post-negociación y el análisis de tres posibles escenarios.
La privacidad de los datos y la seguridad cibernética son riesgos reales para las empresas.
Cómo las empresas responden a este tipo de incidentes puede dañar su reputación y confianza. Dado que las implicaciones son a menudo complejas, el procedimiento de toma decisiones para frenar los daños potenciales es a menudo difícil. La Dirección y Administración deben evaluar las iniciativas y decisiones desde el punto de vista ético.
La filosofía de la ciencia analiza de que manera los científicos se plantean problemas y las formas en las que los resuelven, los cambian o los abandonan. El asunto es importante puesto que ningún otra forma de conocimiento afecta la vida social y económica de la humanidad moderna de manera tan radical y universal como la ciencia. Las cuestiones epistemológicas orientan el desarrollo de las teorías y conceptos de las ciencias.
La filosofía de la ciencia fue creada para satisfacer a los filósofos que tenían una curiosidad y deseo de estudiar el funcionamiento de la metodología científica desde una perspectiva filosófica. La filosofía de la ciencia permitió a muchos científicos influyentes construir teorías que han revolucionado la ciencia moderna, y sin la cual, tal vez no tuviésemos algunas de las teorías que tenemos hoy en día.
Describe la valuación de opciones amaericanas usando el método Longstaff-Schwartz. Muestra paso a paso el ejemplo del artículo original y presenta el algoritmo así como su implementación en R.
Los modelos de mixturas finitas tienen una larga historia en la estadística, se han utilizado para análisis de homogeneidad de poblaciones en varias disciplinas, y últimamente, en minería de datos, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático, es decir son una herramienta que brinda un marco teórico y práctico para agrupación y clasificación. Esta presentación ofrece una introducción a la teoría de los modelos de mixturas de distribuciones normales y proporciona los resultados de una serie de experimentos que tienen la finalidad de ilustrar su amplia flexibilidad y versatilidad.
Calibración del Modelo Heston usando Evolución DiferencialDavid Solis
La valuación de opciones usando un modelo determina el precio de instrumentos derivados dado determinados parámetros, el problema inverso trata de ajustar el modelo a los datos del mercado, siendo un problema más complicado y frecuentemente para modelos sofisticados del tipo mal planteado (ill-posed). Dicho proceso de ajuste, conocido como calibración del modelo, se puede implementar mediante el uso de técnicas de optimización dirigidas a identificar el conjunto de parámetros del modelo para el que sus precios son consistentes con los precios de mercado.
Este trabajo muestra los fundamentos teóricos y la descripción de la implementación de la calibración del modelo Heston de volatilidad estocástica utilizando un método de metaheurísticas conocido como evolución diferencial.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una prueba no paramétrica que se emplea para probar el grado de concordancia entre la distribución de datos empíricos de la muestra y alguna distribución teórica específica.
El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar si los datos estudiados o mediciones muéstrales provienen de una población que tiene una distribución teórica determinada.
Introducción a la Continuidad de Negocio
En primer lugar se presentan conceptos de la Gestión de Continuidad de Negocio. A continuación se muestran las ventajas de adopción de un esquema de continuidad de negocio. Asimismo se muestra una relación con iniciativas actuales en la industria
financiera y por último se propone una serie de recomendaciones.
Guía para la elaboración de un artículo científicoDavid Solis
Introduce el framework IMRAD (Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión) para elaborar un artículo científico.
Ilustra el método con un caso de calificación crediticia.
Un Juego Diferencial Estocástico para ReaseguroDavid Solis
Basado en [Zen10]. Muestra un juego diferencial estocástico entre dos compañías de seguros que usan una estrategia de reaseguro para reducir el riesgo de exposición.
[Zen10] Zeng, X. (2010). A stochastic differential reinsurance game. Journal of Applied Probability, 47(2), 335-349.
Caso Enron. Contabilidad Creativa, Ética Cuestionable o Actos DelictivosDavid Solis
¿Por qué otra vez Enron?
Comparte elementos críticos con la crisis financiera actual
También comparte elementos críticos con los “eventos” en México del (ab)uso de derivados
La mayor destrucción de riqueza en la historia
Comparte aspectos a considerar con la reciente Reforma Energética en México
El caso de estudio por excelencia para Gobierno Corporativo, CSR, Riesgo Empresarial, Ética en los Negocios, Riesgo Operativo, Aspectos Legales, Aspectos Contables
Organizational Change Management for IT ProjectsDavid Solis
Final project of the Certificate in Innovation and Design Thinking.
Management organizational change framework to ensure the complete success of IT projects
1891 - Primera discusión semicientífica sobre Una Nave Espacial Propulsada po...Champs Elysee Roldan
La primera discusión semicientífica sobre una nave espacial propulsada por cohetes la realizó el alemán Hans Ganswindt, quien abordó los problemas de la propulsión no mediante la fuerza reactiva de los gases expulsados sino mediante la eyección de cartuchos de acero que contenían dinamita. Supuso que la explosión de una carga transferiría energía cinética a la pared de la nave espacial y la impulsaría en la dirección deseada. Supuso que múltiples explosiones proporcionarían suficiente velocidad para alcanzar la órbita y la velocidad de escape.
El 27 de mayo de 1891, pronunció un discurso público en la Filarmónica de Berlín, en el que introdujo su concepto de un vehículo galáctico(Weltenfahrzeug).
Ganswindt también exploró el uso de una estación espacial giratoria para contrarrestar la ingravidez y crear gravedad artificial.
2. 2
Resumen
El tema central de la presentación es que la investigación sobre áreas
computacionales tiene muchas similitudes con la construcción de
productos de software, de esta manera, se propone la adopción de
prácticas de Ingeniería de Software para el proceso de Investigación.
Aprovecho la oportunidad para señalar las megatendencias en tecnología y
su impacto sobre la investigación en diversos campos. Asimismo para
mostrar ejemplos sobre el proceso para la generación dinámica de diversos
documentos tales como artículos, presentaciones, tesis, libros, y sobre las
herramientas para un entorno basado en R.
4. Megatendencias en Tecnología
3
Compartir
experiencias
Buscar respuestas
Pertenecer a una
comunidad
BYOD
Estar conectado
Alternar entre
trabajo y no
trabajo
Accesar lo que sea
de donde sea
Usar múltiples
dispositivos
Consumir y
generar
información
Entrega
Acceso
Contenido
Com
portam
iento
5. Megatendencias en Tecnología
3
Compartir
experiencias
Buscar respuestas
Pertenecer a una
comunidad
BYOD
Estar conectado
Alternar entre
trabajo y no
trabajo
Accesar lo que sea
de donde sea
Usar múltiples
dispositivos
Consumir y
generar
información
Entrega
Acceso
Contenido
Com
portam
iento
Las investigaciones realizadas durante los últimos años han
identificado la evolución independiente de estas cuatro fuerzas:
social, móvil, la nube e información. Como resultado de la
consumerización y la ubicuidad de los dispositivos inteligentes
conectados, el comportamiento de la gente ha causado una
convergencia de estas fuerzas.
9. 7
Nuevos Paradigmas en Investigación
Teoría, experimentación, computación,
descubrimiento orientado a datos
Modelo clásico: “Query the
world” (Adquisición de datos para
una determinada hipótesis).
Nuevo modelo: “Download the world,
query the DB” (Adquisición masiva de
datos para soportar muchos hipótesis) Ciencia orientada a datos
10. 7
Nuevos Paradigmas en Investigación
Teoría, experimentación, computación,
descubrimiento orientado a datos
Modelo clásico: “Query the
world” (Adquisición de datos para
una determinada hipótesis).
Nuevo modelo: “Download the world,
query the DB” (Adquisición masiva de
datos para soportar muchos hipótesis) Ciencia orientada a datos
Ejemplos:
Astronomía: Estudios de alta
resolución y alta frecuencia
Biología: Automatización de
laboratorios, análisis de
secuencias
Oceanografía: Modelos de alta
resolución, sensores de bajo
costo
11. 8
Nuevos Paradigmas en Investigación continuación
La tecnología facilita la comunicación y
c o m p a r t i c i ó n a c e l e r a n d o e l
d e s c u b r i m i e n t o c i e n t í f i c o y
promoviendo la inteligencia colectiva.
• Las redes sociales pueden ser un medio
para compartir ideas e información.
• Están apareciendo áreas emergentes
para mejorar los procesos sociales con
tecnología para resolver problemas
difíciles utilizando las aportaciones de un
grupo.
Ciencia interconectada
12. Artículos Acerca de Ciencias Computacionales
Un artículo acerca de ciencias
computacionales en una publicación
científica no es la investigación en si,
es solamente la presentación del
estudio. El trabajo real es el entorno
completo de software, los datos
completos y el conjunto completo de
programas (código) que genera los
resultados.
9
13. La Importancia del Código Fuente
10
Scientific communication relies on evidence that cannot be entirely included in
publications, but the rise of computational science has added a new layer of
inaccessibility. Although it is now accepted that data should be made available on
request, the current regulations regarding the availability of software are inconsistent.
We argue that, with some exceptions, anything less than the release of source programs
is intolerable for results that depend on computation. The vagaries of hardware,
software and natural language will always ensure that exact reproducibility remains
uncertain, but withholding code increases the chances that efforts to reproduce results
will fail.
doi:10.1038/nature10836
doi: 10.1126/science.1218263
14. Principales Razones para no Compartir
11
Código Datos
77% Tiempo para documentar y depurar 54%
52% Contestar las preguntas de usuarios 34%
44% No recibir reconocimiento 42%
40% Posibilidad de patentes —
34% Barreras legales (derechos de autor) 41%
— Tiempo para verificar la liberación 38%
30% Posible pérdida de futuras publicaciones 35%
30% Dar ventaja a competidores 33%
20% Limitaciones de almacenamiento 29%
Survey of Machine Learning Community (Stodden, 2010)
15. Otras Razones para no Compartir
12
Aún no está listo.
N e c e s i t o o t r a
publicación.
Está muy feo. No
hemos tenido la
oportunidad de
depurarlo.
La política de la
Institución no nos
permite compartir.
No tenemos el
personal suficiente.
A d e m á s n o e s
n e c e s a r i o p a r a
entender el artículo.
La persona que lo hizo
y a n o e s t á c o n
n o s o t r o s . N o
podemos localizarlo ni
encontrar la versión.
No lo entenderías.
De hecho nadie lo
e n t i e n d e n i l o
p u e d e h a c e r
funcionar.
No hemos tenido
t i e m p o p a r a
documentarlo. Está
lleno de hacks.
Sólo funciona con
una versión muy
antigua de Matlab.
Danos oportunidad
de migrarlo.
T e n g o q u e
preguntar si te lo
p o d e m o s
compartir.
16. Principales Razones Para Compartir
13
Código Datos
91% Alentar el avance científico 81%
90% Fomentar la participación de otros 79%
86% Ser un buen miembro de la comunidad cientifica 79%
82% Establecer un estándar 76%
85% Mejorar la investigación 74%
81% Lograr que otros investigadores trabajen en el problema 79%
85% Mayor publicidad 73%
78% Retroalimentación 71%
71% Encontrar nuevos colaboradores 71%
Survey of Machine Learning Community (Stodden, 2010)
19. 16
Repetibilidad vs Reproducibilidad
Se obtienen
los mismos
resultados al
e j e c u t a r e l
mismo código
Repetibilidad
Se obtienen diferentes
resultados al ejecutar el
mismo código
Reproducibilidad
Se obtienen los mismos
resultados usando un
programa diferente
Los resultados
no pueden ser
r e p e t i d o s n i
reproducidos
22. 18
Crisis de Credibilidad - Manipulación de Resultados
Resumen del caso: 10 artículos retirados, 6 en
correcciones o parcialmente retirados. Demandas al
hospital por pacientes.
El otro pilar del método científico es la refutación.
Desafortunadamente este no es caso aislado. Para la
mayoría de los casos, no es posible verificar los
resultados y conclusiones de los artículos.
24. 20
Estructura de un Artículo
Establecer un dominio
Identificar área de investigación general / revisar
investigación previa
Establecer un nicho
Existencia de gaps / pregunta
Ocuparlo
Propósito de investigación / hallazgos /
esbozo de artículo
Introducción
¿Qué pregunta o
problema fue estudiado?
25. 20
Estructura de un Artículo
Establecer un dominio
Identificar área de investigación general / revisar
investigación previa
Establecer un nicho
Existencia de gaps / pregunta
Ocuparlo
Propósito de investigación / hallazgos /
esbozo de artículo
Método
Resultados
Introducción
¿Qué pregunta o
problema fue estudiado?
¿Cómo se abordó el problema?
¿Cuáles son los hallazgos?
¿Cómo se probó la validez de la
hipotesis?
26. 20
Estructura de un Artículo
Establecer un dominio
Identificar área de investigación general / revisar
investigación previa
Establecer un nicho
Existencia de gaps / pregunta
Ocuparlo
Propósito de investigación / hallazgos /
esbozo de artículo
Resumen de hallazgos
con respecto a las preguntas de la
investigación
Conclusión
recomendaciones
Método
Resultados
Introducción
¿Qué pregunta o
problema fue estudiado?
Discusión
¿Qué significan?
¿Cómo se abordó el problema?
¿Cuáles son los hallazgos?
¿Cómo se probó la validez de la
hipotesis?
31. 21
Anatomia de un Artículo
Este artículo se compone de 11 páginas con
• texto incluyendo 7 fórmulas y 1 algoritmo
• 12 figuras
• 6 tablas
No se puede apreciar el esfuerzo y tiempo de
la investigación y su conceptualización.
También se desconoce el entorno de
cómputo completo.
37. Generación Dinámica de Documentos
25
+
Código y Texto
Imágenes
estáticas
Producto intermedio
incluye resultados (figuras
y tablas)
Producto
final
+
Datos
38. Generación Dinámica de Documentos
25
+
Código y Texto
Imágenes
estáticas
Producto intermedio
incluye resultados (figuras
y tablas)
Producto
final
+
Datos
Entorno de Cómputo
39. Generación Dinámica de Documentos
25
+
Código y Texto
Imágenes
estáticas
Producto intermedio
incluye resultados (figuras
y tablas)
Producto
final
+
Datos
Entorno de Cómputo
Se puede extender o adaptar a otros
tipos de documentos: tesis,
presentaciones, libros o a otro
formato de salida, por ejemplo HTML.
47. Múltiples Versiones
29
L a s i t u a c i ó n s e c o m p l i c a
introduciendo más revisores:
árbitros, sinodales, colaboradores,
colegas.
¿ Q u é s u c e d e s i e n u n a
corrección / adición se borra una
sección importante, se genera un
error, o se altera el funcionamiento
de los programas?
¿Cómo se coordinan o sincronizan
los cambios si es un trabajo
c o n j u n t o e n t r e v a r i o s
colaboradores?
54. Un Documento de Mayor Complejidad
31
Si la generación completa del documento se tarda alrededor de 2
horas.
¿Qué sucede si solo tengo que modificar 2 figuras del capítulo 2 y
una tabla de la sección de conclusiones?
La solución simple es volver a generar todo el documento, pero no
es la solución óptima ya que si hay un error en el cambio hay que
esperar a que el documento esté listo para revisarlo y por otro
lado, continuamente hay que crear nuevas versiones durante el
periodo de revisión.
56. Gestor de Dependencias
32
La idea es actualizar automáticamente sólo un
conjunto de artefactos a partir de sus dependencias
(otros artefactos), cada vez que éstas cambien en lugar
de realizar la actualización completa de todos los
artefactos.
Resultado: Un ahorro considerable en tiempo para
proyectos grandes.
58. El Código no Funciona
33
Solución:
Contar con una máquina virtual local o en la
nube donde se encuentre instalado la misma
versión del sistema operativo con el ambiente de
desarrollo idéntico, por ejemplo: ambiente de R,
librerías, LaTeX, etc.
65. Otros Conceptos de Ingeniería de Software
35
‣ Planeación del proyecto
‣ Análisis, Arquitectura y Diseño
‣ Documentación y depuración de código
‣ Pruebas
‣ Funcionales
‣ Integrales
‣ Automatización
‣ Optimización de código
‣ Administración de defectos
‣ Integración continua
69. Si estás esperando alguna señal, este es el
momento para empezar a experimentar con
estos conceptos de Ingeniería de Software.
El principal beneficiado serás tú.