Construcción de modelos de riesgo con Python
Ilustraciones
- Autores:
-
Isaza Echeverri, Laura
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Heano, Juan David81f407fc679e896759557ac822218123Isaza Echeverri, Laura488dfc28abaf2d1e3f4ae7fa1fab1042Big Data y Data Analytics2022-06-10T20:39:40Z2022-06-10T20:39:40Z2022-02-28https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81559Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/IlustracionesRecientemente se ha venido popularizando el uso de herramientas de código abierto, estas son definidas como softwares desarrollados con una licencia que permite que cualquier persona pueda usarla libremente sin ninguna restricción. El propósito de este articulo presenta una librería para el análisis de riesgo en el lenguaje de programación Python llamada PyRisk, que aprovecha las librerías existentes para computo, empleando procesos de simulación para lograr percibir las capacidades y comportamientos de un escenario en el cual se quiera estudiar o probar algo, sin necesidad de reproducirlo realmente. Como resultado se obtiene una librería para uso científico, logrando demostrar ser competitiva con las funcionalidades que presentan las herramientas comerciales y destacando en características como velocidad de ejecución y procesamiento de grandes volúmenes de datos. (texto tomado de la fuente)Recently the use of open-source tools has become popular, these are defined as software developed with a license that allows anyone to use it freely without any restriction. The purpose of this article presents a library for risk analysis in the Python programming language called PyRisk, which takes advantage of existing libraries for computing, using simulation processes to perceive the capabilities and behaviors of a scenario in which you want to study or test something, without the need to really reproduce it. As a result, a library is obtained for scientific use, managing to prove to be competitive with the functionalities presented by commercial tools and highlighting features such as speed of execution and processing of large volumes of data.MaestríaMaestría en Ingeniería - AnalíticaAnáliticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informáticaxii, 54 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaDepartamento de la Computación y la DecisiónFacultad de MinasMedellínUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresAnálisis de riesgo informáticoPython (Lenguaje programación para computadores)Desarrollo de programas para computadorRiskPythonAnálisis de riesgoCódigo abiertoPyRiskConstrucción de modelos de riesgo con PythonBuilding risk models with PythonTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMD. E. Lehman and H. Groenendaal, Practical Spreadsheet Modeling Using @Risk, 1st ed. Boca Raton, 2019.S. M. Aguilar Mayorca and N. A. Segura Tenjica, “@Risk,” Bogotá, Jun. 2009.T. Y. Leong, “Monte Carlo Spreadsheet Simulation Using Resampling,” INFORMS Transactions on Education, vol. 7, no. 3, pp. 188–200, May 2007.C. Fullana Belda and E. Urquía Grande, “LOS MODELOS DE SIMULACIÓN: UNA HERRAMIENTA MULTIDISCIPLINAR DE INVESTIGACIÓN,” Madrid, 2009.F. Funston, S. Wagner, and H. Ristuccia, “Toma de decisiones inteligentes frente al riesgo,” Deloitte Review, no. 7, pp. 1–15, 2010.M. E. Rendón Macías, M. A. Villasís Keever, and M. G. Mirando Novales, “Estadística descriptiva,” Revista Alergia México-RAM, vol. 63, no. 4, Oct. 2016.DataHack, “TIPOS DE ANALÍTICA BIG DATA,” https://www.datahack.es/tipos-analitica-big-data/, May 24, 2019.C. Espino Timón and X. 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