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Borges, big data y yo: Guía nerd (y un poco rea) para perderse en el laberinto borgeano (Ciencia que ladra… serie Mayor)
Ya se dijo todo sobre Borges. ¿Ya se dijo todo sobre Borges? Pues no. A su obra vasta y generosa no se accede por una sola puerta de entrada, sino por una infinidad de ventanas, pasadizos y claraboyas hacia un universo que, una vez conocido, ya no se puede ni se quiere abandonar. En este libro fascinante y adictivo, Walter Sosa Escudero propone una de esas la ciencia de datos. En efecto, los números, infinitos, mapas, algoritmos, chances y corazonadas, ficciones y realidades están tan presentes en la obra de Borges como en la práctica estadística y el uso hoy omnipresente de big data. De la mano de un relato cómplice –en el que la admiración no impide el "juego" con la obra–, los datos y algoritmos se revelan como guías privilegiados para descubrir a un Borges humano, complejo pero accesible, siempre desafiante.Literatura, ciencia, poesía, estadística y computación se entrelazan y se bifurcan en estas páginas para iluminar nuestro tiempo de manera particularmente en medio de la revolución de big data y algoritmos, ciertos fenómenos cruciales siguen siendo esquivos a la predicción. Son esas incertidumbres y azares los que la obra de Borges –el escritor que científicas y científicos idolatran sin grietas– nos ayuda a entender (e incluso, a veces, a disfrutar).Entre su propia experiencia como lector (y sobre todo re-lector) de la obra borgeana, y el conocimiento más actualizado sobre datos y estadística, Sosa Escudero tiende un puente irresistible, tan apto para que transiten por él los recién llegados como quienes buscan una mirada renovada sobre una obra que conocen bien. Encontrarán aquí referencias a sus cuentos más celebrados pero también fragmentos del Borges poeta, ensayista y gran conversador, consejos para armar o completar una biblioteca borgeana y sugerencias para encarar primeras, segundas y terceras lecturas. Prepárense para una travesía asombrosa y larga, quizás infinita.
- GenresScience
140 pages, Kindle Edition
Published November 23, 2020
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Community Reviews
Displaying 1 - 25 of 25 reviews
January 1, 2021
Con un lenguaje sencillo pero no condescendiente, Sosa Escudero plantea cinco problemas o situaciones en las que Borges, y en general el universo borgeano, cruzó los límites de la ficción hacia la matemática, la estadística, la probabilidad y la mal llamada "ciencia de datos". No se trata de hipótesis alocadas que el autor intenta demostrar con forzados ejemplos, sino de elementos frecuentes en la narrativa de Borges como los laberintos, el infinito, el absoluto y la completitud. El libro me pareció bien estructurado, sencillo de leer y hasta entretenido, eso sí, con un lenguaje algo "porteñizado". Dos cosas que me gustaron mucho es que el autor se compromete y, constantemente, opina desde su preferencia acerca de la obra de Borges. Lo otro que celebré, es que el libro está cargado de referencias a la misma obra de Borges y muchos otros textos que han explorado la conexión de Borges con la ciencia, así como bibliografía sobre estadística y big data, que para alguien que quiera acercarse a estos temas, resulta fundamental.
December 21, 2020
En cierta forma, "Borges, big data y yo" es una re-escritura de "Big data: Breve manual..." y de "Qué es (y qué no es) la estadística", con la particularidad de hacer un cruce interesantísimo con algunas ideas del Borges que todos conocemos (o que si no, se invita a conocer en este libro), alguna que otra anécdota que se agradece, y frases divertidísimas como "el trabajo del docente es ir del chorizo al chancho".
Pensado en cinco pasos, el primer capítulo usa a Ireneo Funes para explicar que conocer es generalizar. Ante el aumento exponencial de datos que se registra en la actualidad, tanto en un punto, como en tendencia, Walter previene de no excluir a la teoría, de que los datos no hablan por si mismos. Es la aplicación de una teoría la que permite la interpretación de un dato, la que permite priorizar y excluir, ordenar y comunicar. Y teorizar es generalizar, pero no de un modo caótico, sino determinando aquello que es útil en términos de lo que se quiere conocer, y aquello que no.
Para mí, la mejor frase de este capítulo es: "Pero a la largo, el enorme desafío de la estadística es uno de señal y ruido en el cual más datos son la mejor opción solo si contribuyen a mejorar la calidad de señal y no a aumentar el barullo". Aunque la anécdota de Heymann inmediatamente posterior a la cita, que dice "Cuchame pibe, ¿te imaginás el quilombo que se armaría si hubiese una medición diaria del PBI?" no se queda atrás.
El segundo capítulo se dedica a explicar tres conceptos fundamentales de estadística con cinco ejemplos. El primero se ocupa de la función de densidad y la sugerencia de Borges de medir el tiempo de otra manera, como de acumulación de hechos, y no como sucesión cronológica. En lo personal, me hizo pensar en un país como Argentina, donde la acumulación de hechos es tan inabarcable para la vida que vivimos, que de alguna forma encontramos de la forma de ignorar, para no morirnos inmediatamente de viejos. Quizás por eso todo suena a que se repite.
El segundo problema que aborda en el segundo capítulo, es el problema de identificación. A mi me resultó brillante (pero ojo, es muy personal), porque no le había terminado de encontrar el cierre a "Pierre Menard, autor del Quijote". Dice Walter: "... que un problema de datos esté identificado requiere, muy grosso modo, que si dos modelos son distintos generen datos distintos." ¿Que entiende de esta crítica alguien que ni leyo el libro de Walter, ni leyó Pierre Menard; nada. ¿Qué debería hacer? Seguir leyendo la crítica y después leer ambos.
El tercer problema, es el de estadística inferencial, ya adelantado en esta revisión con aquello de ir del chorizo al chancho. Acá el autor usa un cuento policial, como se podría haber utilizado cualquier otro cuento del género policial, pero con una particularidad: "Emma Zunz", no solo ayuda a explicar el proceso de inferencia, sino el de máxima verosimilitud. Por decirlo en criollo, entender cómo descubrir a que todo cuente la misma historia, a sabiendas de que también puede haber errores. Al fin y al cabo, Emma Zunz es una asesina, pero por motivos que nada tienen que ver con la historia que cuenta.
El tercer capítulo aborda el problema de la inmensidad de datos, y el problema de procesarlos para obtener verdadera información. ¿Qué media en todo esto? El ruido, la teoría y el entendimiento del proceso de generación de esos datos. Para explicar esto, Walter se vale de "La biblioteca de Babel". Dice el autor: "El problema con la biblioteca de Babel es que la búsqueda ciega es capaz de generar datos, pero no necesariamente información". Así que lector, ya sabe. Si alguna vez se encuentra en una situación de congreso y algún economista responde "no sé, esto es lo que me da el modelo", recuerde que la inmensidad no se da solo en la cantidad de datos, sino también en la distancia con la interpretación. Igual esta última acotación es mía. De Walter me quedo con esta: "la poderosa linterna de la ciencia es capaz de separar la casualidad de la causalidad, la chanza de la información, la señal del ruido, al sabio del farsante".
En el cuarto y penúltimo capítulo, Sosa juega con las posibilidades de "El Jardín de los senderos que se bifurcan" para entender como pensar la causalidad y no confundirla con la correlación. Un capítulo excelente para aquellos profesores de economía que siguen repitiendo el párrafo del manual introductorio de Samuelson y Nordhaus, el que, en ediciones viejas (posiblemente la que compraron cuando eran alumnos) reza algo así como "en economía no pueden hacerse experimentos". Mejor es la explicación de un censo como una muestra más grande. Sería un error querer dar cuenta de lo que ya está bien explicado. En mi caso, el nerdémetro hizo "clank" fuerte y alto.
Finalmente, el quinto y último capítulo se ocupa del tema del orden, pero no de cualquier orden, sino de uno que no da directamente la teoría, sino que lo da indirectamente. ¿Que quiero decir con esto? Muchas veces es tentador introducir una clasificación, un orden al conjunto de datos. Es sencillamente necesario. Ahora bien, ese orden que se impone, muchas veces es externo o incluso, arbitrario. Pruebe el lector de esta crítica ver el documental producido por Santaolalla, "Rompan todo" que historia el devenir del rock latinoamericano, y quizás advierta que existe una selección bastante extensa de bandas producidas por Santaolalla. Cuando esto pasa, se puede recurrir al análisis de clusters, a los fines de crear un orden que de alguna forma sea endógeno. Es decir, una teoría que convertida en herramienta, permite crear un criterio de agrupación acorde a los datos y, como siempre, al criterio de aglomeración seleccionado.
Este libro se deja leer, se puede hacer de un tirón, tiene la particularidad de desacralizar temas, tanto de estadística, como de Borges; y todo eso se agradece.
Pensado en cinco pasos, el primer capítulo usa a Ireneo Funes para explicar que conocer es generalizar. Ante el aumento exponencial de datos que se registra en la actualidad, tanto en un punto, como en tendencia, Walter previene de no excluir a la teoría, de que los datos no hablan por si mismos. Es la aplicación de una teoría la que permite la interpretación de un dato, la que permite priorizar y excluir, ordenar y comunicar. Y teorizar es generalizar, pero no de un modo caótico, sino determinando aquello que es útil en términos de lo que se quiere conocer, y aquello que no.
Para mí, la mejor frase de este capítulo es: "Pero a la largo, el enorme desafío de la estadística es uno de señal y ruido en el cual más datos son la mejor opción solo si contribuyen a mejorar la calidad de señal y no a aumentar el barullo". Aunque la anécdota de Heymann inmediatamente posterior a la cita, que dice "Cuchame pibe, ¿te imaginás el quilombo que se armaría si hubiese una medición diaria del PBI?" no se queda atrás.
El segundo capítulo se dedica a explicar tres conceptos fundamentales de estadística con cinco ejemplos. El primero se ocupa de la función de densidad y la sugerencia de Borges de medir el tiempo de otra manera, como de acumulación de hechos, y no como sucesión cronológica. En lo personal, me hizo pensar en un país como Argentina, donde la acumulación de hechos es tan inabarcable para la vida que vivimos, que de alguna forma encontramos de la forma de ignorar, para no morirnos inmediatamente de viejos. Quizás por eso todo suena a que se repite.
El segundo problema que aborda en el segundo capítulo, es el problema de identificación. A mi me resultó brillante (pero ojo, es muy personal), porque no le había terminado de encontrar el cierre a "Pierre Menard, autor del Quijote". Dice Walter: "... que un problema de datos esté identificado requiere, muy grosso modo, que si dos modelos son distintos generen datos distintos." ¿Que entiende de esta crítica alguien que ni leyo el libro de Walter, ni leyó Pierre Menard; nada. ¿Qué debería hacer? Seguir leyendo la crítica y después leer ambos.
El tercer problema, es el de estadística inferencial, ya adelantado en esta revisión con aquello de ir del chorizo al chancho. Acá el autor usa un cuento policial, como se podría haber utilizado cualquier otro cuento del género policial, pero con una particularidad: "Emma Zunz", no solo ayuda a explicar el proceso de inferencia, sino el de máxima verosimilitud. Por decirlo en criollo, entender cómo descubrir a que todo cuente la misma historia, a sabiendas de que también puede haber errores. Al fin y al cabo, Emma Zunz es una asesina, pero por motivos que nada tienen que ver con la historia que cuenta.
El tercer capítulo aborda el problema de la inmensidad de datos, y el problema de procesarlos para obtener verdadera información. ¿Qué media en todo esto? El ruido, la teoría y el entendimiento del proceso de generación de esos datos. Para explicar esto, Walter se vale de "La biblioteca de Babel". Dice el autor: "El problema con la biblioteca de Babel es que la búsqueda ciega es capaz de generar datos, pero no necesariamente información". Así que lector, ya sabe. Si alguna vez se encuentra en una situación de congreso y algún economista responde "no sé, esto es lo que me da el modelo", recuerde que la inmensidad no se da solo en la cantidad de datos, sino también en la distancia con la interpretación. Igual esta última acotación es mía. De Walter me quedo con esta: "la poderosa linterna de la ciencia es capaz de separar la casualidad de la causalidad, la chanza de la información, la señal del ruido, al sabio del farsante".
En el cuarto y penúltimo capítulo, Sosa juega con las posibilidades de "El Jardín de los senderos que se bifurcan" para entender como pensar la causalidad y no confundirla con la correlación. Un capítulo excelente para aquellos profesores de economía que siguen repitiendo el párrafo del manual introductorio de Samuelson y Nordhaus, el que, en ediciones viejas (posiblemente la que compraron cuando eran alumnos) reza algo así como "en economía no pueden hacerse experimentos". Mejor es la explicación de un censo como una muestra más grande. Sería un error querer dar cuenta de lo que ya está bien explicado. En mi caso, el nerdémetro hizo "clank" fuerte y alto.
Finalmente, el quinto y último capítulo se ocupa del tema del orden, pero no de cualquier orden, sino de uno que no da directamente la teoría, sino que lo da indirectamente. ¿Que quiero decir con esto? Muchas veces es tentador introducir una clasificación, un orden al conjunto de datos. Es sencillamente necesario. Ahora bien, ese orden que se impone, muchas veces es externo o incluso, arbitrario. Pruebe el lector de esta crítica ver el documental producido por Santaolalla, "Rompan todo" que historia el devenir del rock latinoamericano, y quizás advierta que existe una selección bastante extensa de bandas producidas por Santaolalla. Cuando esto pasa, se puede recurrir al análisis de clusters, a los fines de crear un orden que de alguna forma sea endógeno. Es decir, una teoría que convertida en herramienta, permite crear un criterio de agrupación acorde a los datos y, como siempre, al criterio de aglomeración seleccionado.
Este libro se deja leer, se puede hacer de un tirón, tiene la particularidad de desacralizar temas, tanto de estadística, como de Borges; y todo eso se agradece.
July 26, 2021
Exactamente lo que uno espera, cumple. Relaciona cuentos y poemas de Borges con conceptos de Big Data. Lo recomiendo si te interesan ambos campos, es corto así que tampoco se te va a hacer tedioso. No requiere tanto conocimiento previo pero si es mejor si ya leíste al menos algunos de los cuentos que menciona.
May 23, 2022
Un buen libro de divulgación de algunos conceptos básicos de la estadística presentados a través de la obra (casi siempre, los cuentos) de Borges.
Funes, el jardín de los senderos que se bifurcan, el rigor de la ciencia o la biblioteca de Babel son utilizados para abordar el significado de muestras, censos, probabilidad, experimentos, efectos causales, etc.
Recomendado para quienes, más que aprender estadística, deseen conocer algunas de las obras más destacadas de Borges
Funes, el jardín de los senderos que se bifurcan, el rigor de la ciencia o la biblioteca de Babel son utilizados para abordar el significado de muestras, censos, probabilidad, experimentos, efectos causales, etc.
Recomendado para quienes, más que aprender estadística, deseen conocer algunas de las obras más destacadas de Borges
February 18, 2021
Si te gusta Borges y querías leer un análisis de algunos de sus escritos que lo relacionen con la matemática y la estadística, este libro cumple. Hubiera esperado algo un poco más profundo tanto en términos narrativos como matemáticos, pero no está mal.
December 24, 2020
De mano de la expresión que refiere Golombek en el prólogo: el 2020 fue el año de mi aplicación al sosaescuderismo. Sosa tiene una manera de comunicar increíble, temas tan complejos tienen de repente una perspectiva mucho más clara y simple una vez se leen en sus libros. Desde mi posición de entusiasta en el mundo de la estadística y la economía, siempre ha sido un placer leerle en sus libros y, especialmente, en su cuenta de twitter.
Aquí deja ver una de sus grandes aficiones, que no es otra que la lectura y análisis de la obra de Jorge Luis Borges. Cargado de anécdotas personales, Sosa conecta algunas de las más relevantes teorías estadísticas canónicas y de vanguardia con algunos de los cuentos, poemas y entrevistas de Borges. Continúa una línea de divulgación científica que pretende explicar los fenómenos matemáticos y lógicos que atraviesan la obra de Borges, aunque toma distancia respecto a algunos, pues su objetivo más que explicar a Borges, es dejar que éste brinde una perspectiva novedosa a la hora de entender conceptos como el infinito, la relación muestra-población, la identificación, los algoritmos, etc.
Personalmente, es una obra curiosa que genera interés tanto por Borges como por la estadística, por lo que lo considero recomendable. Sin embargo, el haber sido lector asiduo de Sosa este año (leyendo toda su obra de divulgación), es preciso replicar lo que el mismo autor menciona: se vale de ejemplos que ha usado en otros libros. Por lo que un lector deberá esperar un contenido reciclado en el componente estadístico, pero se compensa con la novedad del análisis borgeano.
Finalmente, sí logra su objetivo al que dedica un párrafo al final del libro. Releer a Borges es un placer una vez existen interpretaciones tan variadas como las que ofrece Sosa.
Aquí deja ver una de sus grandes aficiones, que no es otra que la lectura y análisis de la obra de Jorge Luis Borges. Cargado de anécdotas personales, Sosa conecta algunas de las más relevantes teorías estadísticas canónicas y de vanguardia con algunos de los cuentos, poemas y entrevistas de Borges. Continúa una línea de divulgación científica que pretende explicar los fenómenos matemáticos y lógicos que atraviesan la obra de Borges, aunque toma distancia respecto a algunos, pues su objetivo más que explicar a Borges, es dejar que éste brinde una perspectiva novedosa a la hora de entender conceptos como el infinito, la relación muestra-población, la identificación, los algoritmos, etc.
Personalmente, es una obra curiosa que genera interés tanto por Borges como por la estadística, por lo que lo considero recomendable. Sin embargo, el haber sido lector asiduo de Sosa este año (leyendo toda su obra de divulgación), es preciso replicar lo que el mismo autor menciona: se vale de ejemplos que ha usado en otros libros. Por lo que un lector deberá esperar un contenido reciclado en el componente estadístico, pero se compensa con la novedad del análisis borgeano.
Finalmente, sí logra su objetivo al que dedica un párrafo al final del libro. Releer a Borges es un placer una vez existen interpretaciones tan variadas como las que ofrece Sosa.
July 12, 2025
No está dirigido a borgeanos ni para conocedores de estadística: es para curiosos, quienes disfrutan los cruces de disciplinas o temas que parecen opuestos, pero que cuando se ponen en diálogo revelan las influencias mutuas. Así se construye y mantiene una lectura que se considera clásica. Releyendo. Volver a Borges en estos tiempos y con este enfoque resulta en el Borges premonitorio de la inteligencia artificial, el aprendizaje automatizado y los algoritmos estadísticos. No es una manera de simplificar su pensamiento a algo que hoy aparece como una novedad que se cuela en la diaria, es mantenerlo vivo en la actualidad.
Sosa Escudero es economista y se nota que trabaja en el mundo académico porque una de sus grandes virtudes es lo pedagógico que resulta leerlo y descubrir cíclicamente la lectura afectiva y profunda que tiene y lo obsesiona con Borges. Se esfuerza por entenderlo, lo piensa e interpreta. Sin dejar de ser riguroso se anima a jugar con modestia y picardía. Ya desde el título plantea una dinámica y lúdica que se extiende a lo largo de todo el libro.
Libros como este me recuerdan por qué me gusta tanto leer ensayo. Lo importante que es pensar cosas que normalmente no llegaríamos a pensar. Cuán valioso es hacer asociaciones donde no resulta evidente. Me dejó muchas preguntas sobre lo infinito, lo abrumador que es y cómo es posible expresarlo mediante un lenguaje finito como el literario. También me suma obsesión por el hipertexto, ¡ay, que inesperado! ¿no? El medio es el masaje, el formato lo es todo, y estamos aconteciendo ante el definitivo y totalizante internet. ¡Ay, Babel!
Sosa Escudero es economista y se nota que trabaja en el mundo académico porque una de sus grandes virtudes es lo pedagógico que resulta leerlo y descubrir cíclicamente la lectura afectiva y profunda que tiene y lo obsesiona con Borges. Se esfuerza por entenderlo, lo piensa e interpreta. Sin dejar de ser riguroso se anima a jugar con modestia y picardía. Ya desde el título plantea una dinámica y lúdica que se extiende a lo largo de todo el libro.
Libros como este me recuerdan por qué me gusta tanto leer ensayo. Lo importante que es pensar cosas que normalmente no llegaríamos a pensar. Cuán valioso es hacer asociaciones donde no resulta evidente. Me dejó muchas preguntas sobre lo infinito, lo abrumador que es y cómo es posible expresarlo mediante un lenguaje finito como el literario. También me suma obsesión por el hipertexto, ¡ay, que inesperado! ¿no? El medio es el masaje, el formato lo es todo, y estamos aconteciendo ante el definitivo y totalizante internet. ¡Ay, Babel!
January 24, 2021
Entretenido, accesible y muy relevante en el mundo de grandes datos en que vivimos, el libro de Walter Sosa Escudero es una entrada agradable y amena a un cruce decididamente original, la relación entre la literatura de Jorge Luis Borges y la estadística. Se nota que es un libro personal ("y yo") en el que el autor nos cuenta las múltiples formas en que Borges se entrecruza con su interés y dedicación profesional. Los grandes problemas que se plantean son relevantes para cualquier académico trabajando en ciencias sociales y son cuestiones no sólo de fondo y más bien filosóficas sino también de la experiencia diaria. Con un estilo descontracturado y "che pibe", característico del autor, resulta bien ágil y por momentos muy divertido. En resumen, otra muy buena entrega de divulgación de este gran comunicador e interpretador de la ciencia que es Walter Sosa Escudero.
December 7, 2020
O livro de Walter foi uma grata surpresa das minhas caminhadas por livrarias em Buenos Aires. Depois de ler os contos do livro Ficções tive a oportunidade de fazer uma reflexão guiada sobre Funes, Menard, a biblioteca de Babel e outros contos. Walter é generoso compartilhando nomes de autores e profissionais relevantes em sua área de conhecimento. Recomendo o livro e espero aproveitar outros livros de ciências dessa editora. Parabéns Walter (autor) e Diego Golombek (diretor da série)!
January 10, 2021
Quiero recomendar este libro tanto a los fans hardcore de Borges como a aquellos que nunca lo leyeron, y especialmente a los que no leyeron a Borges porque creen que es denso o difícil.
La premisa del libro me sonaba demasiado amplia o difusa, pero lo compré porque todo lo que se pueda decir de la obra de Borges me da curiosidad. Esperaba la leve satisfacción de reencontrarme con ideas conocidas, pero hallé novedades. Por ejemplo, nunca se me habría ocurrido pensar en “Funes el memorioso” en relación a las funciones de densidad, o en “El Golem” como metáfora de los problemas causados por confiar ciegamente en los modelos de aprendizaje automático.
No hay que saber de Borges para leer este libro. Tampoco hay que saber de matemática, estadística o ciencia de datos. El libro no exige conocer el camino, sino que nos muestra unas cuantas puertas entreabiertas. A partir de ahí es responsabilidad del lector elegir por dónde sigue.
La premisa del libro me sonaba demasiado amplia o difusa, pero lo compré porque todo lo que se pueda decir de la obra de Borges me da curiosidad. Esperaba la leve satisfacción de reencontrarme con ideas conocidas, pero hallé novedades. Por ejemplo, nunca se me habría ocurrido pensar en “Funes el memorioso” en relación a las funciones de densidad, o en “El Golem” como metáfora de los problemas causados por confiar ciegamente en los modelos de aprendizaje automático.
No hay que saber de Borges para leer este libro. Tampoco hay que saber de matemática, estadística o ciencia de datos. El libro no exige conocer el camino, sino que nos muestra unas cuantas puertas entreabiertas. A partir de ahí es responsabilidad del lector elegir por dónde sigue.
November 13, 2021
Al principio el libro no me terminaba de gustar, pensaba que no estaba aprendiendo de Big Data, fue culpa mía por no poner atención. Después de la mitad del libro, cuando estaba cautivado pero insatisfecho, comprendí que el foco era Borges, la big data era algo así como una excusa o un tema tangencial que nos propone el autor para que nos sentemos a conversar sobre el escritor argentino. Al final me dio tristeza comprobar que este no era el libro de arena.
July 6, 2023
Un libro ameno y muy interesante en el sentido de leer a alguien que no tiene relación con los estudios literarios hablar de Borges relacionándolo con su especialidad, que es la estadística. El tono del libro es como si estuvieras en alguna clase, lo que es más interesante porque fue escrito en medio de la cuereara inicial por la pandemia. Un ejemplo de que los caminos de Borges son interminables.
August 26, 2023
Excelente libro. El autor termina diciendo “me sentiría el autor más orgulloso del mundo si alguno de ustedes me dice que se animó a leer su primer cuento, poema o ensayo de Borges después de leer este libro” y creo que es exactamente eso lo que va a suceder. Gran libro para adentrarse a la obra de Borges y relacionarla con algo tan en boga como es la “big data”. Me encantó y me dejó con muchas ganas de leer a Borges con la devoción que lo menciona el autor.
December 26, 2020
Me gustó mucho! Primero porque el autor "es de los míos": ñoño, guitarrista y fanático de Borges. Segundo porque explica muchos conceptos técnicos relacionados con manejo de datos (Big Data, IA, ML) de una manera amena y los relaciona con distintos cuentos y obras de Borges. Tercero, porque no me es común leer libros en clave del cono sur, lo que lo hace más ameno aún. Muy recomendado!
January 23, 2021
En su gran segundo Libro, este autor mixtura la genialidad de Jorge Luis Borges con la Estadistica y el Big Data, con comparaciones y citas increibles. En principio raro y diferente a su primar obra, Big Data. Destaco su brillantez en la asociatividad de temas que a vista de los simples lectores parece el agua y el aceite.
January 28, 2021
Buena aproximación a una intersección de mundos quizás desconocida para lectores de Borges. Los aportes del "y yo" son interesantes también, está bien hilvanado con el objetivo del libro. En lo particular, me dio bastante información sobre cuestiones de estadística que son muy interesantes, y cómo eso podría eclosionar en un principio con "todos los datos" que nos da el Big Data.
February 6, 2021
Maravillosa Walter! Increíble intersección entre dos temas tan lejanos y cercanos al mismo tiempo
February 24, 2021
Hubiese querido que me gustara, pero la verdad... me parecio una chantada
November 9, 2021
Los caminos de las estadisticas y de Borges. No lo enconté tan emocionante. Esperaba algo más tecnológico.
April 28, 2022
Está bueno como introducción tanto a Borges como a la estadística. Pero si ya sos un lector de Borges o estudiaste estadística, no te va a decir mucho nuevo.
October 27, 2023
Me gustó muchísimo. Vengo del mundo de las letras y voy hacia el de la ciencia de datos, así que sentí este libro como un rito de iniciación benévolo
February 2, 2025
me dieron ganas de aprender sobre estadística pero me da miedo ser muy bobo para entenderla
August 1, 2021
Walter Sosa Escudero nos trae un libro de divulgación científica que analiza diversas obras de Borges en relación al fenómeno de “Big Data” y la matemática.
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Se puede leer el libro sin haber leído a Borges previamente (Yo nunca lo leí perdón). Es una lectura adictiva e interesante que hace disfrutar y amar a la estadística. Al finalizar la obra, uno tiene la motivación y la NECESIDAD de leer a don Jorge Luis.
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Si les gusta la matemática y la literatura, este libro es definitivamente para ustedes, ni lo duden.
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Se puede leer el libro sin haber leído a Borges previamente (Yo nunca lo leí perdón). Es una lectura adictiva e interesante que hace disfrutar y amar a la estadística. Al finalizar la obra, uno tiene la motivación y la NECESIDAD de leer a don Jorge Luis.
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Si les gusta la matemática y la literatura, este libro es definitivamente para ustedes, ni lo duden.
December 27, 2024
El libro es entretenido, ameno. No soy un gran lector, y se me hizo liviano. Son lindos los paralelismos con la estadística, y nos acerca a Borges, y nos da ganas de leerlo, a quienes nos sentimos intimidados. Porque para leer a Borges, primero hay que leer a Borges, parece.
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