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Datos en ciencias atmosféricas, gatos artríticos y una perspectiva académica
Episodio 40 - 2018-05-06
En este episodio pudimos conversar con Marcela Alfaro, Investigadora y Profesora en la Universidad de Costa Rica. Marcela tiene un bachillerato en Estadística de la UCR, una maestría en la Universidad estatal de Iowa, y un doctorado en estadística en la Universidad de North Carolina.
En la conversación pudimos hablar acerca de la perspectiva que fueron aportando las distintas etapas académicas en diferentes universidades desde UCR en Costa Rica hasta maestría y doctorado en Estados Unidos para finalmente estar haciendo investigación en áreas muy interesantes.
Hablamos del proyecto en ciencias atmosféricas donde hablamos de modelos de circulación globales, modelos climáticos regionales, modelos dinámicos, y la importancia de tener modelos estadísticos para lograr eficiencias en tiempos de respuesta.
También pudimos hablar de los pros y contras de los modelos clásicos y los bayesianos. Esta fué una perspectiva interesante para todos aquellos que quieren entender las diferencias principales desde el punto de vista de alguien que ha dedicado muchos años en la materia. También pudimos conversar acerca de lo que existe en R, Python y Julia para encarar modelos bayesianos.
Pudimos también hablar de la problemática de la preparación de datos y lo hicimos a través de ejemplos de proyectos muy interesantes: dataductos en el modelo atmosférico de circulación global donde el data wrangling es un aspecto clave, masajeo de datos para entender la artritis en gatos (si, hasta de gatos artríticos hablamos!), y mas.
Finalmente, fué muy interesante poder conversar acerca de algunas de las diferencias existentes entre el trabajo de los científicos de datos en academia e industria.