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Escuela de Finanzas y Escuela de Ciencia de Datos, genera soluciones puntuales a problemáticas reales

El Laboratorio de Aplicaciones de las Matemáticas (LAM), de la Unidad Cuernavaca del Instituto de Matemáticas de la UNAM, desarrolla investigación de frontera con la finalidad brindar respuestas a problemas reales.

Entre sus actividades, organiza eventos que buscan fortalecer los vínculos entre estudiantes y académicos; así como, entidades productivas, de gobierno y sin fines de lucro.

Este mes se llevaron a cabo la Escuela de Finanzas y la Escuela de Ciencia de Datos, en ellas se reunieron expertos en las áreas de matemáticas, finanzas, estadística y computación.

Escuela de Finanzas

La Escuela de Finanzas se llevó a cabo del 13 al 16 de octubre con el propósito de dar a conocer algunos temas selectos del área de finanzas desde un enfoque de modelación matemática y tuvo los siguientes ejes temáticos:

  • Dinero e instrumentos financieros
  • Modelación matemática de mercados libres de arbitraje
  • Riesgo de crédito y liquidez
  • Modelación de riesgo de incumplimiento
  • Valuación de activos con riesgo

Se inscribieron 160 personas, más de la mitad de ellas, estudiantes de instituciones públicas y privadas de todo el país, así como de instituciones latinoamericanas. También participaron académicos, empresarios y representantes del sector público. Las empresas representadas, pertenecen en su mayoría al sector financiero, así como a consultoras. 

Escuela de Ciencia de Datos 2020. Una aproximación práctica

Fue la primera escuela especializada en ciencia de datos en el Estado de Morelos, centrada en analizar las repercusiones causadas por la pandemia COVID-19 en México. El evento se llevó a cabo virtualmente del 19 al 27 de octubre.

Las matemáticas y la ciencia de datos han sido herramientas fundamentales para lograr un mejor entendimiento de la pandemia originada por el COVID-19. Las contribuciones de las matemáticas en esta dirección han sido relevantes, desde la construcción de modelos que describen adecuadamente la propagación de la enfermedad, hasta investigar en qué grado las medidas adoptadas por los gobiernos son efectivas en contener la propagación de la infección. «La Escuela de Ciencia de Datos. Una aproximación práctica» tuvo los siguientes objetivos:

  • Reunir a expertos de áreas como la bioestadística, epidemiología, modelación matemática, economía y salud pública, entre otras, con la finalidad discutir las mejores prácticas en cuanto al diseño de modelos utilizados en el análisis datos relativos a la pandemia de COVID-19
  • Ilustrar cómo algunas de las herramientas de vanguardia en el área de la ciencia de datos, agregan valor a los procesos de toma de decisiones relacionados con la contingencia sanitaria por el COVID-19.

La Escuela contó con 237 participantes, de ellos, alrededor del 50% fueron estudiantes de licenciatura y posgrado; el 35% son académicos y académicas, y cerca del 15% profesionistas del sector productivo y entidades de gobierno. Con formación profesional en áreas como la medicina, física, matemáticas, biología, epidemiología,  ingenierías, educación,  estadística, alimentos y ciencias computacionales, entre otras.

Los participantes de entidades de gobierno: Banco de México, INEGI, CONACYT, SEP, CENAPRECE, CONAGUA, INSP y Servicios de Salud Morelos, entre otras. En cuanto a entidades productivas, los participantes provenían de entidades financieras, Grupo Bimbo, Grupo Coppel, Nestlé, firmas de consultoría y aseguradoras. Participantes de Chile, Colombia, Ecuador, Perú, El Salvador, Estados Unidos y por supuesto México.  En este último caso, tenemos participantes de casi todas las entidades del país, pero la mayoría se concentra en la Ciudad de México, Estado de México, Puebla, Nuevo León, Morelos y Querétaro.

El Laboratorio de Aplicaciones de las Matemáticas de la Unidad Cuernavaca del Instituto de Matemáticas de la UNAM, mantiene una relación permanente con el sector industrial de nuestro país, desarrolla y consolida redes de colaboración para generar soluciones puntuales a problemáticas reales.