Incentivamos el desarrollo e investigación de analítica de datos en políticas públicas.
Por eso aquí encontrará una recopilación de cursos, conferencias y bases de datos para investigadores en el campo.
Seminarios y charlas
Un tour en helicóptero alrededor de la IA y sus aplicaciones al diseño de políticas públicas
Álvaro Riascos, Codirector de Quantil, presenta diversas aplicaciones de la Inteligencia Artifical en el diseño de políticas públicas.
Aprendizaje de máquinas y su aplicación al diseño de políticas públicas
Charla presentada en el Data Science For All Speaker Series donde Mateo Dulce, matemático y economista de la Universidad de los Andes y director de Minería de Datos en Quantil, presenta diferentes aplicaciones de aprendizaje de máquinas para el diseño de políticas públicas en Colombia.
Cursos
Human Artificial Development for Human Development, Álvaro Riascos y Emmanuel Letouzé
ABSTRACT:
This course will introduce you to the basic techniques in artificial intelligence (supervised learning algorithms) and some of the major applications and implications of Big Data and AI for society: how can personal data be tapped into in ethical, safe ways? How can we build consensus on what “ works” and does not in the age of alternative facts and deep fakes? What is the “good” end result of AI based policies? Is privacy dead, or under threat? Will decisions assisted by algorithms reduce or reproduce and perhaps reinforce discriminations and biases? One main task of this course is to formalize these challenges and study them formally: fairness, causality, etc. from a formal point of view (i.e., algorithmic).
Aprendizaje de Máquinas y Economía, Álvaro Riascos
ABSTRACT:
Este curso introduce a los estudiantes a algunas de las aplicaciones más importantes de la minería de datos y el aprendizaje de máquinas (Big Data) a problemas de políticas públicas, economía aplicada y macroeconomía. Como veremos, los economistas tienen bastante que aprender de los ingenieros y los ingenieros tienen bastante que aprender de los economistas, y en este curso usaremos una estrategia que compile lo mejor de los dos mundos Además de aprender los fundamentos teóricos, los estudiantes aprenderán herramientas básicas de programación en R o Python, lo que les permitirá una vez finalizado el curso, plantearse un problema que utilice diversas fuentes de datos y aplicar las técnicas aprendidas en clase para ofrecer una solución novedosa.
A Short Course in Data Mining with Applications to Public Policy, Álvaro Riascos
ABSTRACT:
This course introduces participants to the central theoretical pillars of statistical learning theory as a theoretical framework for data mining: the learning problem, the compromise between bias and variance, approximation and error, risk, consistency, regularization, complexity, etc. At the same time, it introduces the main techniques of data mining: nearest neighborhood method, trees, random forests, boosting, support vector machines, neural networks, cross validation, clustering, k-means, association rules and text mining with a selected set of applications to public policy issues: public health policy, crime prediction, forecasting of macroeconomic variables, fraud detection, macroeconomic uncertainty quantifcation, etc.
