{"id":226237,"date":"2025-06-25T10:30:00","date_gmt":"2025-06-25T14:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ibkrcampus.com\/campus\/?p=226237"},"modified":"2025-06-25T11:23:52","modified_gmt":"2025-06-25T15:23:52","slug":"ciencia-de-datos-con-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.interactivebrokers.com\/campus\/podcasts\/ibkr-podcasts-es\/ciencia-de-datos-con-r\/","title":{"rendered":"Ciencia de Datos con R"},"content":{"rendered":"\n<p>M\u00e9todos y herramientas para analizar flujos de informaci\u00f3n para su clasificaci\u00f3n, ordenaci\u00f3n y su aplicaci\u00f3n a trav\u00e9s de lenguajes de programaci\u00f3n \u00f3ptimos en su gesti\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-enlace-relacionado-nbsp\"><strong>Enlace relacionado:&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Sitio web oficial:<\/strong> <a href=\"https:\/\/roberto-delgado.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/roberto-delgado.com\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<iframe title=\"Ciencia de Datos con R\" allowtransparency=\"true\" height=\"150\" width=\"100%\" style=\"border: none; min-width: min(100%, 430px);height:150px;\" scrolling=\"no\" data-name=\"pb-iframe-player\" src=\"https:\/\/www.podbean.com\/player-v2\/?i=tzqrv-18e76a1-pb&#038;from=pb6admin&#038;share=1&#038;download=1&#038;rtl=0&#038;fonts=Arial&#038;skin=1b1b1b&#038;font-color=auto&#038;logo_link=episode_page&#038;btn-skin=c73a3a\" loading=\"lazy\"><\/iframe>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-resumen-podcasts-de-ibkr-episodio-37\">Resumen \u2013 Podcasts de IBKR Episodio 37<\/h2>\n\n\n\n<p>Lo siguiente es un resumen de una grabaci\u00f3n de audio en vivo y puede contener errores de ortograf\u00eda o gram\u00e1tica. Aunque IBKR ha editado para mayor claridad, no se han realizado cambios materiales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Hola, bienvenidos al podcast de hoy dedicado al sector financiero y a la ciencia de datos. Conmigo tengo a Roberto Delgado Castro. Buenas tardes, Roberto.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Buenas tardes Judith, es un honor, un privilegio compartir contigo este podcast y con toda la audiencia en Am\u00e9rica Latina y estoy seguro que alrededor del mundo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Exacto, me gustar\u00eda empezar esta conversaci\u00f3n con usted y present\u00e1ndolo como un cient\u00edfico de datos, present\u00e1ndolo como una persona, como un profesional que lleva muchos a\u00f1os estudiando la mejor manera de analizar much\u00edsimos datos utilizando una metodolog\u00eda concreta, cient\u00edfica y que usted ya ha aplicado en el sector p\u00fablico y incluso ha publicado libros y tenemos el privilegio tambi\u00e9n de contar con art\u00edculos suyos en nuestro Interactive Brokers Campus. Por tanto, por favor expl\u00edquenos un poco brevemente a qu\u00e9 se dedica y luego ya empezamos con el podcast de lleno.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Claro, Judith, yo tengo mi formaci\u00f3n acad\u00e9mica primaria, es de la Administraci\u00f3n Financiera. &nbsp;Yo tuve mi major universitario, pero con el paso de los a\u00f1os y eso hace m\u00e1s o menos una d\u00e9cada, empec\u00e9 a trabajar activamente enfocado, muy, muy enfocalizado en la ciencia de datos. Y el ecosistema en el que yo me he movido en los \u00faltimos a\u00f1os ha sido un sector p\u00fablico de Costa Rica en no solo en una, sino muchas instituciones p\u00fablicas y he visto el impacto tan grande que tiene la ciencia de datos sobre, digamos, el que hacer profesional de todas las ramas de la actividad humana, es realmente impresionante. Entonces a trav\u00e9s de los diferentes algoritmos que se pueden desarrollar en ciencia de datos me daba cuenta que las finanzas han cambiado para siempre. Tal cual las conocemos, tal cual nos formaron en la universidad, la ciencia de datos ha venido a cambiar el panorama del cuadro que originalmente nos pintaron. Por lo tanto la obra de arte actual es bastante distinta de la que vimos anteriormente y el culpable de eso ha sido el augea precisamente del trabajo con ciencia de datos. Y he sido testigo a lo largo de los a\u00f1os de ese cambio y me encanta participar de esa evoluci\u00f3n tan tremenda que ten\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Y de su divulgaci\u00f3n y de continuar estudi\u00e1ndolo. Por tanto le quer\u00eda preguntar primero de todo expl\u00edquenos m\u00e1s en detalle cu\u00e1l ser\u00eda el valor agregado o el impacto en la ejecuci\u00f3n de los proyectos de ciencia de datos tiene con las finanzas en general y sobre todo con la tecnolog\u00eda que usted utiliza o las herramientas que usted utiliza que es R.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Claro, R es para m\u00ed el lenguaje estrella de desarrollo cuantitativo de la ciencia de datos actual. Y bueno utilizado otro lenguaje como Python o SQL pero mayoritariamente R. Y como les contaba el concepto de finanzas en cualquiera de sus variantes puede ser finanzas de proyectos, finanzas de inversi\u00f3n, finanzas p\u00fablicas, finanzas burs\u00e1tiles, en fin las finanzas a nivel general que se conoc\u00eda como una herramienta de administraci\u00f3n, b\u00e1sicamente eso. La ciencia de datos la ven\u00eda a dar un nuevo valor que ya no es finanzas en el concepto puro y estricto sino ya ese concepto vari\u00f3 a una idea de inteligencia donde ya no se tienen un n\u00famero fr\u00edo en un data frame o en un reporte o al cual sino que ya se tienen tendencias, se tienen por ejemplo modelos predictivos, modelos clasificatorios, se tiene un an\u00e1lisis mucho m\u00e1s profundo de por ejemplo comparaci\u00f3n de valores de diferentes series de tiempo. En fin, una serie de elementos que le hacen al administrador financiero o al inversionista pasar de n\u00fameros crudos a pasar a elementos de alto valor agregado. Entonces la experiencia que yo he tenido es que las finanzas han cambiado ya no son finanzas en el puro estricto concepto sino que ya se enfoca m\u00e1s hacia un tema de inteligencia del mercado, inteligencia en la gesti\u00f3n, que la informaci\u00f3n sea capaz de dibujar panoramas que de otra forma sin el uso del lenguaje de programaci\u00f3n de ciencia de datos ser\u00eda imposible conocer.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Si nos vamos ya a temas concretos, Roberto, temas de c\u00f3mo se aplica esa ciencia de datos, se ha hablado de modelos predictorios, ha hablado de modelos obviamente de an\u00e1lisis de esos datos. Pero en aplicaciones concretas para que tambi\u00e9n la audiencia, las personas que puedan estar interesadas en obtener todos esos datos y empezar a trabajar con ellos vean tambi\u00e9n otras aplicaciones que usted ya ha experimentado con ellos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Claro, hay \u00e1reas estrat\u00e9gicas donde la ciencia de datos tiene un impacto brutal sobre la finanzas, repito en cualquiera de sus variantes. Primero la ciencia de datos es capaz de dar un paso al frente important\u00edsimo en el an\u00e1lisis cuantitativo de lo que sea. No es solamente desarrollar por ejemplo operaciones aritm\u00e9ticas, ver de pronto tablas est\u00e1ticas de informaci\u00f3n financiera sino que el an\u00e1lisis tiene que ir muchas millas m\u00e1s adelante para dar ese valor agregado y eso es muy importante. Y en el an\u00e1lisis cuantitativo es una \u00e1rea super profunda de la ciencia de datos donde se puede obtener informaci\u00f3n muy muy valiosa de cualquier tipo de base de datos financiera. Otra \u00e1rea no menos importante y est\u00e1 en absoluta boga hoy d\u00eda son los algoritmos o los modelos de machine learning, que vienen a dar un tratamiento diferenciador de informaci\u00f3n en aras de proporcionar un importante valor sobre todo estrategia. Otra \u00e1rea donde puede haber un importante impacto es como les explicaba en los modelos predictivos, \u00bfqu\u00e9 tanto conoce el desarrollador de modelos predictivos? \u00bfqu\u00e9 tanto conoce sobre calibrarlos y que tanta calidad y de la informaci\u00f3n en sumo para generar una estimaci\u00f3n de precios, una estimaci\u00f3n de costos, una estimaci\u00f3n de gastos, ingresos, una estimaci\u00f3n de rentabilidades? En fin con base en una serie de elementos del entorno. Adem\u00e1s de los modelos predictivos es muy importante tambi\u00e9n tomar en cuenta los modelos clasificatorios, ordenar la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Est\u00e1 muy muy demo actualmente utilizar los an\u00e1lisis de closterizaci\u00f3n de clusters para digamos clasificar la data en aras de ordenarla para visualizarla mejor y eventualmente valorar mejor los elementos del mercado. Y por \u00faltimo yo pienso que todos estos elementos de ciencidatos van a desembocar o est\u00e1n desembocando hoy d\u00eda y eso lo vemos todos los d\u00edas en un tema de automatizaci\u00f3n de procesos, sobre todo a la hora de analizar informaci\u00f3n. Todos los d\u00edas hay informaci\u00f3n financiera de muchas fuentes y el desarrollo de modelos para automatizar ese an\u00e1lisis son posibles a trav\u00e9s de las pol\u00edticas y los procedimientos de ciencidatos. Entonces el mercado casualmente lucha por minimizar el tiempo, minimizar el esfuerzo, minimizar el error en aras de tener la mayor cantidad posible de informaci\u00f3n y tomar las mejores decisiones posibles.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Claro y Roberto ya se nos vamos a la experiencia que usted tiene en el sector p\u00fablico ya de Costa Rica. O sea hemos visto ya la ciencia, hemos visto las aplicaciones, hemos visto todo lo que ser\u00eda los detalles que usted nos ha explicado de temas cuantitativos, algor\u00edmicos, predictivos, clasificativos de automatizaciones. Pero ya en el sector p\u00fablico \u00bfqu\u00e9 es lo que usted ha visto en las finanzas p\u00fablicas con la ciencia de datos? Porque efectivamente los gobiernos acumulan datos de todos tipos y por eso igual es de todo una, todo una, como se podr\u00eda llamar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Por supuesto. Claro, claro todos conocemos, verdad, sobre todo en la experiencia en Am\u00e9rica Latina y especialmente en Costa Rica que es donde yo me he desarrollado, el ecosistema de trabajo. Los estados, los gobiernos administran cientos de miles de millones de toneladas de datos en el sector p\u00fablico. Muchas veces esos datos se quedan sin ser procesados y lo que es peor a\u00fan se quedan sin ser analizados en aras de tomar decisiones que envuelven a todos en un pa\u00eds, nos envuelven a todos. Entonces un asierto del gobierno nos beneficia a todos pero un desacierto en el estado nos da\u00f1a tambi\u00e9n a todos y esos asiertos o esos desaciertos b\u00e1sicamente pasan por el hecho del tratamiento de la informaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 pol\u00edticas de tratamiento de informaci\u00f3n se aplican en aras de manipular, clasificar, ordenar y poder generar valor a partir de esos cientos de miles de millones de toneladas de datos?<\/p>\n\n\n\n<p>Y casualmente, toda mi experiencia en ciencia datos ha estado inmersa en el mundo del sector p\u00fablico y a trav\u00e9s del trabajo que yo he desarrollado me ha dado cuenta que la ciencia de datos en el mundo estrictamente financiero es una herramienta maravillosa para administrar flujos efectivos por ejemplo. Lo flujo de caja del Estado son inmensos de mucha variada \u00edndole, entonces a trav\u00e9s de los lenguajes es posible ordenar toda la informaci\u00f3n, canalizarla adecuadamente, dar un correcto tratamiento y desembocar con productos de buena calidad para ir dando seguimiento al uso de los recursos de los contribuyentes. Tambi\u00e9n es una herramienta fant\u00e1stica para analizar la rentabilidad de los proyectos de inversi\u00f3n del gobierno. Eso es muy importante.<\/p>\n\n\n\n<p>El gobierno administra mucho dinero del mercado y ejecuta al mismo tiempo una gran cantidad de proyectos y eso conlleva obviamente un trabajo financiero bien grande y la ciencia de datos es una herramienta sensacional para eso. Por otro lado y no menos importante tambi\u00e9n est\u00e1 el an\u00e1lisis presupuestario. El gobierno es todo presupuesto y estoy seguro que alrededor del mundo es la misma regla. Todo tiene que ver con presupuesto, ingresos, egresos, d\u00e9ficit o super\u00e1vit. Esa es la religi\u00f3n del sector p\u00fablico y desde el ministro de Hacienda hasta el funcionario de m\u00e1s bajo nivel todo pasa por el presupuesto.<\/p>\n\n\n\n<p>Entonces se manejan toneladas de l\u00edneas de presupuesto y eso implica petabytes de data y esos petabytes la \u00fanica forma de darles tratamientos a trav\u00e9s de lenguajes de programaci\u00f3n. Y la experiencia que yo he tenido ha sido muy positiva a la hora de manejar inmensos vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Pero tambi\u00e9n el gobierno se financia como cualquier estado, se financia de fondos propios, verdad que es fondos de ahorro de comillas y tambi\u00e9n se financia de obviamente de fuentes externas. Ah\u00ed hay emisi\u00f3n de bonos soberanos, emisi\u00f3n de bonos de deuda interna, tarifas. Exactamente. Entonces todos esos instrumentos de deuda verdad son de muy variada \u00edndole.<\/p>\n\n\n\n<p>Las tesorarias nacionales emiten una gran cantidad de instrumentos de inversi\u00f3n de financiamiento externo, verdad. Y entonces se vuelve una data bien grande y bien variada y los lenguajes de programaci\u00f3n son fant\u00e1sticos para manejar esta, digamos este volumen grande de mecanismos y darle seguimiento. Y al final lo que yo siempre he estado convencido es que de todas las toneladas de datos que manejan el sector p\u00fablico, el R en este caso que la experiencia que yo manejo es una herramienta excelente y muy eficiente para construir y dar seguimiento a un \u00e1rea de la ciencia de datos que se conoce como las series de tiempo. \u00bfC\u00f3mo evoluciona una serie de tiempo? Y es un es un valor cuantitativo, una variable num\u00e9rica que cambia en el tiempo, verdad, var\u00eda y produce, verdad, la posibilidad de generar un valor agregado clave para los jerarcas, los tomadores de decisi\u00f3n, los dise\u00f1adores de pol\u00edtica p\u00fablica para determinar c\u00f3mo han evolucionado diferentes variables. Me refiero a datos presupuestarios, datos financieros, datos de endeudamiento, precios de instrumentos, costos de proyectos, infraestructura, en fin, todo lo que ustedes o cualquier persona puede imaginarse del sector p\u00fablico. Pero b\u00e1sicamente el escenario pasa porque es una herramienta fant\u00e1stica, la ciencia de datos y el repara, digamos, englobar, analizar y generar valor a trav\u00e9s de la an\u00e1lisis de datos cuantitativos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Muy bien. Y si todos estos conocimientos que usted ha tenido a trav\u00e9s del universo que hay de datos en el sector p\u00fablico, los quisi\u00e9ramos aplicar a lo que sean los mercados para que nuestros traders pudieran aprovechar, \u00bfqu\u00e9 apuntes nos podr\u00eda dar para que los series pudieran tambi\u00e9n profundizar en la ciencia de datos y en la utilizaci\u00f3n del R?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Por supuesto, por supuesto, para los traders y para los inversionistas en Am\u00e9rica Latina y al redor del mundo, el pan de todos los d\u00edas es el monitoreo de las, lo que llam\u00f3 las macro cifras de los diferentes pa\u00edses. Est\u00e1n revisando todos los d\u00edas a cada minuto los precios de los instrumentos de deuda, acciones, bonos, en fin, porque han, obviamente, tratando de maximizar su nivel de rentabilidad y basado en buenas decisiones de compra de instrumentos. Y obviamente eso est\u00e1, digamos, se complementa con lo que ha venido d\u00e1ndose con la transparencia de datos p\u00fablicos de los gobiernos que cuelgan en la web datos abiertos de diferentes elementos, bonos, instrumentos de deuda, cualquier cosa que tenga que ver con inversi\u00f3n burs\u00e1til o inversi\u00f3n, digamos, de instrumentos alrededor del mundo. Entonces hay un encuentro entre los inversionistas, que son los elementos o las personas super habitarias que quieren invertir su dinero y se encuentran con los estados en el sector p\u00fablico o porque no muchas empresas del sector privado que compartan datos abiertos en instancias oficiales. Entonces se da ese join entre estos dos participantes y se da un link, un click donde se da una decisi\u00f3n de inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora, R, \u00bfporque es importante para un inversionista? Porque le puede dar la posibilidad de manipular, ordenar, clasificar la informaci\u00f3n que encuentra de datos p\u00fablicos en instancias oficiales para tomar su mejor decisi\u00f3n. Entonces en este caso, la ciencia de datos a trav\u00e9s de R se convierte en un scanner de alta definici\u00f3n y de alto rendimiento que le va a permitir al inversionista tomar una buena decisi\u00f3n basado en un buen manejo de los datos. Y eso es clave, eso es absolutamente claro. Entonces es tan importante desde el acceso a informaci\u00f3n de calidad como el uso de herramientas de calidad. Entonces en este caso, entre mejor sea el scanner, mejor es la foto que se toma y con base en esa foto que tiene el mejor pixelaje posible, el inversionista puede tener la capacidad de minimizar el riesgo por un lado y de maximizar el valor de su propia decisi\u00f3n financiera.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Claro. Y considera que estos datos que ha dicho usted, son obviamente important\u00edsimos a la hora de tomar decisiones, pero si ahora me voy un paso para atr\u00e1s y he preguntado antes un poco c\u00f3mo pod\u00eda un inversionista aprender sobre ellos y usted me dice, hay fuentes de datos p\u00fablicas. Obviamente incluso Interactive Brokers en tiempo real, estamos dando todo lo que ser\u00edan esos datos de previsiones econ\u00f3micas, de datos de noticias que est\u00e1n saliendo constantemente de los balances de las distintas econom\u00edas o de las distintas empresas que cotizan en los mercados, de las divisas que est\u00e1n cotiz\u00e1ndose en los mercados. \u00bfCu\u00e1l ser\u00eda la mejor manera de practicar, aprender? Si usted fuera incluso un estudiante, quisiera ah\u00ed masterizar su ciencia de datos, \u00bfqu\u00e9 le estar\u00eda diciendo usted a ello? \u00bfC\u00f3mo hacer los tests? \u00bfC\u00f3mo hacer todas estas cosas? \u00bfQu\u00e9 herramientas en concreto tendr\u00edamos que utilizar?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Si, esa es una excelente pregunta Judith, y qu\u00e9 dicha que la menciona, porque y basado en mi propia experiencia personal, uno siempre tiene que ir como uno nunca tiene que dejar de ser un estudiante. Por m\u00e1s experimentado o por m\u00e1s ducho que uno sea en algo, uno nunca deja de aprender. Entonces, basado en esa premisa, uno siempre tiene que ir de menos a m\u00e1s y R, como cualquier lenguaje de programaci\u00f3n, ciencia de datos, como cualquier disciplina profesional, t\u00e9cnica, cuantitativa, lleva su nivel de complicaci\u00f3n. Entonces, en el tanto, un inversionista o una persona que est\u00e1 interesada en monitorear el mercado por medio de lenguajes de programaci\u00f3n, por medio de la ciencia de datos, basta con descargar peque\u00f1as bases de datos, muy simples, y aplicarles algoritmos de clasificaci\u00f3n, de an\u00e1lisis cuantitativo para ir poco a poco avanzando y aumentando el nivel de complejidad bajo una regla de oro. Judith, eso es muy importante. Nunca detenerse, uno tiene que ir pasito a pasito avanzando cent\u00edmetros, cent\u00edmetros, pero sin detenerse.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno no gana nada avanzando muchos metros, pero cada cinco a\u00f1os, es mejor avanzar, dos mil\u00edmetros diarios, pero todos los d\u00edas. Entonces, un trader, un inversionista que est\u00e1 monitoreando el mercado, en este caso que se lleva algo tan vol\u00e1til y tan cambiante, como las divisas, como los bonos soberanos, como las acciones, en fin, todo lo que se da en el mundo burs\u00e1til, basta nada m\u00e1s con descargar peque\u00f1as bases de datos e ir aprendiendo. Va a llegar el momento basado en su propio aprendizaje, en que ya va a poder trabajar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n y se van a dar cuenta que el vaso comunicante, es decir, la regla general es exactamente la misma, es el mismo principio. A una base de datos peque\u00f1ita, a una base de datos de cinco petabytes, es lo mismo. Entonces, el aprendizaje tiene que ser continuo y tiene que ser constante, pero ahora es maravilloso porque hay informaci\u00f3n en tiempo real en la palma de la mano, antes hab\u00eda que ir, esperar hace dos, tres d\u00edas o que se dio varias semanas, a que los gobiernos desplegaran sus datos, a que las empresas desplegaran sus datos y que el mercado diera sus reportes, ahora yo entro a la p\u00e1gina Interactive Brokers y la informaci\u00f3n es en tiempo real, es impresionante. Entonces, la informaci\u00f3n existe, ahora lo que tiene que aplicarse es una constancia en el aprendizaje y en la aplicaci\u00f3n de sinceratos a cosas de menos a m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Y ah\u00ed me dejas perfectamente claro que tambi\u00e9n Interactive Brokers, a trav\u00e9s de todo lo que ser\u00eda la p\u00e1gina web de Interactive Brokers, en la parte de campus de Interactive Brokers y en la parte de Quant, que es donde est\u00e1n toda esa informaci\u00f3n de R, de otros sistemas de programaci\u00f3n, de otros sistemas de an\u00e1lisis de datos. Es donde realmente todo el mundo puede ver que su propio universo de conocimiento se vaya expandiendo y poder ir practicando y poder ir mejorando los resultados de todos a nivel de finanzas personales, de finanzas obviamente de mercado y como no de entender m\u00e1s a los gobiernos tambi\u00e9n de c\u00f3mo analizan los datos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>Por supuesto, yo siempre y eso es un valor muy ferviente que siempre he defendido como parte de mi experiencia en el quant, es que el campus de Interactive Brokers es una de las m\u00e1s grandes maravillas tecnol\u00f3gicas de la humanidad. Porque mezcla la tecnolog\u00eda de punta, mezcla la ciencia datos aplicado al mundo financiero, pero muy importante, mezcla la socializaci\u00f3n del conocimiento, eso es uno de los grandes principios de R. R, como lenguaje de ciencia abierta, se socializa y se comparte en el mundo sin ning\u00fan costo, la gente comparte su conocimiento, su experiencia, por eso el estar ac\u00e1 con usted, para m\u00ed es un honor muy grande porque me da la oportunidad de compartir lo que he aprendido y para m\u00ed eso vale much\u00edsimo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Roberto y para nosotros es un lujo tenerle aqu\u00ed, tenerle aqu\u00ed en este podcast, tenerle aqu\u00ed en Interactive Brokers participando en nuestro campus tambi\u00e9n asiduamente y much\u00edsimas gracias por este tiempo que he dedicado para nosotros, much\u00edsimas gracias, Roberto.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Roberto Delgado Castro:<\/h3>\n\n\n\n<p>No, el honor es m\u00edo, el agradecimiento y nos veremos en otras ciber instancias.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Judith Casasampere:<\/h3>\n\n\n\n<p>Encantada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>M\u00e9todos y herramientas para analizar flujos de informaci\u00f3n para su clasificaci\u00f3n, ordenaci\u00f3n y su aplicaci\u00f3n a trav\u00e9s de lenguajes de programaci\u00f3n \u00f3ptimos en su 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