Ariel Aizemberg

Parabéns, Hugo! Você deveria atualizar as informações do seu perfil; agora você é o número 2 do mundo!

Dr. Claude Shannon Machine Learning The Search (1954) MIT youtube.com/watch?v=NN7mli…

Alguien le podría avisar a la gente de elecciones.gob.ar que tienen que renovar el certificado SSL

@palamago @garagelab handy/skethy rendering llega a Observable Plot de la mano de Jo Wood @jwolondon/making-plot-sketchy" target="_blank" rel="nofollow noopener">observablehq.com/@jwolondon/mak…

En @garagelab , escuchando a @aaizemberg hablando de "handy renderer" para processing.

Con un dataset un poco viejo, con handy/Sketchy/rought rendering en Observable Plot TidyTuesday | Simpsons Guests | 2019-08-27 @aaizemberg/tidytuesday-simpsons-guests-2019-08-27#cell-270" target="_blank" rel="nofollow noopener">observablehq.com/@aaizemberg/ti… 1. gicentre.net/handy 2. roughjs.com 3. @jwolondon/making-plot-sketchy" target="_blank" rel="nofollow noopener">observablehq.com/@jwolondon/mak… by @jwoLondon

@alperin_hernan No me gusta poner cortes manuales, prefiero mirar los datos y que solo aparezcan los intervalos. Por ej. asi me quedaría el mapa del FIT. Estoy usando Natural Breaks (Jenks) para definir estos 3 grupos. Yo creo que este mapa, así como esta, le podría interesar a Myriam Bregman.

@aaizemberg en la última celda del colab tenés los cortes que definen (manualmente) esas categorías

Elecciones legislativas 2025 Diferencia de votos a Diputado Nacional entre 🟣La Libertad Avanza y 🔵Fuerza Patria ✌️ por circuito electoral.

@alperin_hernan Prefiero algo más simple, 3 o 4 grupos, para saber dónde te fue mal, más o menos y bien/excelente.

@aaizemberg ahí aprendí a usar el colab! 😃🤗 así los mapas quedan comparables, no?

@alperin_hernan ok, te voy a dar acceso al colab y hacelo vos, jaja!!

@aaizemberg Si me permitís un par de criticas, 1. la amplitud de los rangos no es uniforme, y 2. la intensidad del color está disociada del valor que representa

@alperin_hernan Estoy haciendo otros dos mapas con los porcentajes de cada agrupación.

@alperin_hernan Es la diferencia de votos que le saco LLA a Fuerza Patria en cada circuito. En la referencia del mapa que está abajo a la derecha esta explicado cada rango.

@aaizemberg Qué significa la rampa de colores?

Las primeras 4 agrupaciones consiguieron diputados LLA 👦👩👦👩👦👩👦 Fuerza Patria 👦👩👦👩 FIT👩 Ciudadanos Unidos 👦

Quiénes fueron los diputados más “rebeldes” y cuál fue el bloque más cercano al Gobierno infobae.com/politica/2025/… nota de @millenaar_fede en infobae

WTT Table Tennis top10 Juego de memoria / Memory game / jogo da memória / jeu de mémoire memory-match-game-fun.lovable.app

Para los seguidores del viejo y conocido newsmap @therealnewsmap que no funciona hace tiempo, les dejo un clon hecho en .js Noticias de Argentina (fuente GoogleNews) -> newsmap.ijmacd.com/?edition=AR_es…

@ch4rleston Te dejo también un anotador de Observable que hice para hacer una pre-visualización de los conjuntos de datos de los 2 libros de Keith McNulty @aaizemberg/datasets-people-analytics" target="_blank" rel="nofollow noopener">observablehq.com/@aaizemberg/da…

@aaizemberg Muy bueno, no lo conocía. Gracias! 😊

⭐ Ciencia de Redes Humanas y Sociales ⭐ ¡Empieza el próximo miércoles 15 de octubre! La materia está abierta a cualquier persona interesada en aprender sobre Ciencia de Redes. 🔹 Para lxs alumnxs que no son de la UBA, podemos entregar un certificado oficial de la cursada. 🔹 Para lxs estudiantes de las licenciaturas en Ciencia de Datos y @ComputacionUBA (@Exactas_UBA), es una materia optativa de 8 semanas. 📅 Todavía hay tiempo para inscribirse — dejo el link al formulario en los comentarios. 🙏 ¡Y agradezco si pueden ayudar a difundir! Acá estamos terminando de preparar la primera clase 😄 🧭 Programa completo Semana 1 — Introducción a sistemas complejos y redes Naturaleza interdisciplinaria, empírica y computacional de la ciencia de redes. Práctica: setup (Python/Colab/VSCode/Jupyter), NetworkX, visualización básica (Gephi). Semana 2 — Fundamentos de teoría de grafos Distribución de grados, conectividad, clustering, centralidad. Práctica: métricas en redes reales (colaboraciones, llamadas, amistad). Semana 3 — Redes aleatorias y mundo pequeño Modelos de Erdös-Rényi y Watts-Strogatz; comparación con redes reales. Práctica: generación y análisis de redes sintéticas. Semana 4 — Redes libres de escala y grandes grafos Leyes de potencia, hubs, modelo de Barabási-Albert, manejo con Spark. Práctica: RDDs, MapReduce y aplicaciones en industria. Semana 5 — Comunidades y modularidad Algoritmos de Louvain/Leiden y evolución de comunidades. Práctica: detección, validación y visualización. Semana 6 — Difusión e inferencia en redes Difusión de información/enfermedades, homofilia, reacción-difusión. Práctica: simulaciones y clasificación estructural. Semana 7 — Redes socioeconómicas Correlaciones entre estructura y variables socioeconómicas, fairness. Práctica: features basadas en red + modelos supervisados. Semana 8 — Movilidad y salud + presentaciones finales Movilidad geográfica, redes sociales y mapeo del Mal de Chagas. Práctica: presentaciones de los trabajos en grupo. 💡 Docentes: @Ch4rleston y @AndresTobelem 📍 @Exactas_UBA (edificio 0+∞) #CienciaDeRedes #UBA #CienciaDeDatos #Computación #SistemasComplejos #NetworkScience #DataScience #HumanNetworks

¿Cómo votaron los diputados nacionales durante el 2025? versión interactiva: aaizemberg.github.io/ar/dn/2025.html

Lo mejor de la media party: el taller con el CEO de GPTZero y haberlo compartido con @ch4rleston🙌