EXPERIENCIAS REALES EN DATA SCIENCE: Métodos Estadísticos Aplicados a Indicadores Socioeconómicos de la República Argentina

En su Trabajo de Fin de Máster (TFM), Javier Di Salvo, un apasionado científico de datos, decidió aplicar su interés en los métodos estadísticos avanzados para abordar una problemática de gran relevancia en su país: los indicadores socioeconómicos y su relación con el Producto Bruto Interno (PBI) en las distintas provincias de Argentina. Su motivación principal fue explorar la coyuntura macroeconómica del país desde una perspectiva analítica y rigurosa.

Objetivos del TFM

El objetivo de su investigación fue evaluar las diversas causas que influyen en el PBI de las provincias argentinas, utilizando indicadores clave como la población, la pobreza, la salud, y la educación, entre otros. Javier buscaba encontrar correlaciones y patrones que pudieran explicar las diferencias socioeconómicas entre las regiones del país.

Metodología Empleada

Para lograr sus objetivos, utilizó una combinación de pruebas paramétricas, modelos de clustering y técnicas de reducción de la dimensionalidad. Estas herramientas le permitieron segmentar las provincias en grupos homogéneos y analizar sus características comunes, proporcionando una visión más detallada y precisa del desarrollo económico regional.

Resultados y Hallazgos Claves

Entre los resultados más destacables, Javier descubrió que el PBI de una provincia está fuertemente correlacionado con la población y, en menor medida, con el número de doctores per cápita. Además, detectó una asociación inversa con indicadores como la pobreza, el analfabetismo, la falta de acceso a la salud, la mortalidad infantil y la deserción escolar. Sus hallazgos también evidenciaron una considerable disparidad en el desarrollo económico y social de las diferentes regiones de Argentina. La provincia de Buenos Aires mostró los valores más altos en indicadores socioeconómicos, mientras que provincias como Córdoba y Santa Fe tuvieron valores intermedios, y las provincias del norte (Formosa, Salta, Santiago del Estero, etc.) y sur (Santa Cruz, Chubut, etc.) presentaron los indicadores más bajos (Figuras 1 y 2).

Figura 1. Análisis de componentes principales sobre las provincias argentinas y los datos del Banco Mundial para los principales indicadores socioeconómicos en 2018. Se muestra la ordenación de las provincias Argentinas y los indicadores.

Figura 2. Dendrograma del análisis cluster construido con los datos del Banco Mundial para los principales indicadores socioeconómicos en 2018. Se muestra la similitud entre las provincias Argentinas.

Desafios y Lecciones Aprendidas

Uno de los mayores retos que enfrentó Javier fue la naturaleza de los datos, que en ocasiones no se adaptaban a las técnicas estadísticas tradicionales. Sin embargo, a través de la búsqueda de nuevas metodologías, logró avanzar y completar su análisis con éxito. Como lección para futuros estudiantes, recomienda practicar constantemente con herramientas como R Studio, complementando la teoría con la programación para un aprendizaje progresivo y eficaz.

Impacto Profesional del TFM

Este proyecto no solo le permitió a Javier ampliar sus conocimientos en estadística avanzada, sino que también ha tenido un impacto directo en su carrera profesional. Actualmente trabaja como científico de datos, aplicando las técnicas aprendidas en sectores como la publicidad, finanzas, telecomunicaciones y farmacéutica, donde utiliza modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático.

Recomendaciones para Futuros Estudiantes

Para aquellos que estén considerando realizar un TFM similar, Javier aconseja un análisis exhaustivo de la bibliografía existente y la utilización intensiva de R y RStudio para abordar todas las etapas del análisis. La combinación de teoría y práctica fue clave en su éxito.

Conclusión

El TFM de Javier no solo fue una oportunidad para aplicar sus conocimientos en estadísticas, sino que también le permitió contribuir al entendimiento de las disparidades económicas y sociales en Argentina. Su experiencia demuestra cómo el Máster puede ser un trampolín para impulsar una carrera en ciencia de datos, aplicando métodos avanzados a problemas reales.

El Máster es una oportunidad única para adquirir habilidades avanzadas en análisis de datos y métodos estadísticos, como lo demuestra el caso de Javier. A través de proyectos desafiantes como su TFM, los estudiantes no solo aplican lo aprendido en problemas reales, sino que también se preparan para enfrentar los retos del mundo laboral en áreas como la ciencia de datos. Al finalizar, estarás equipado con las herramientas necesarias para impulsar tu carrera, al igual que Javier, quien ha llevado su experiencia académica a nuevos niveles en su profesión.

Contacto

Si deseas conocer más sobre el perfil y el trabajo de Javier, puedes contactarlo directamente a través de su perfil de LinkedIn: https://linkedin.com/in/javier-d-97a893250 . Estará encantado de compartir más detalles sobre su experiencia en este Máster y en proyectos del ámbito de la ciencia de datos.