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Los papeles de Pandora: cómo Python y el aprendizaje automático han sido clave en una investigación mundial con datos masivos

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La noticia mundial que acapara los medios son los descubrimientos de los bautizados como Papeles de Pandora o 'Pandora Papers' que han conseguido desvelar cómo políticos y personas millonarias de todo el mundo tienen empresas offshore para evitar el pago de impuestos. Esta investigación tiene como gran particularidad la inmensa cantidad de datos que ha tenido que investigar y cómo se ha usado la tecnología de análisis de aprendizaje automático y los lenguajes de programación para conseguir descifrar la información masiva

comentarios (5)
  1. Cyberloaf
    #1 #2 Por no ser fiel a una cuenta y evitar que un scrapper me desnudara, cuando la chupi se puso tonta me metió en el saco de "spammer multicuenta".

    Ante el relativismo moral, la ciencia solo tiene el silencio como arma, el que no queremos convencer a nadie. cc @omoloc

    En el mito de la caverna, Platón ayuda a quien quiere salir. Solo cambia de opinión, quien quiere cambiar.

    media
    3    k 69
  2. fermin
    Tecnología para descubrir fraudes, etc. Es como cuando scrapeamos mñm para sacar estadísticas, datos, etc... ahora toca desvelar a los admins xD

    cc: @macarty
    2    k 60
  3. macarty
    #2 macarty
     *
    #1 La verdad es que es algo que se puede sacar implícitamente. Hay material para un |ORANGETERAPY, dado que es uno de los secretos (a voces) de esa ciénaga de miseria moral
    2    k 60
  4. Curr0
    #3 En la entrevista que le hicieron hace poco a patchgirl dijo que usar varias cuentas no iba en contra de las normas
    1    k 26
  5. Cyberloaf
    #4 Solo he usado una cuenta, pero cada 3-6 meses la eliminaba. Nunca tuve problemas hasta que la chupipandi se metió en el flame feminazi del lado equivocado, repartiendo strikes.

    PatchGirl y Carme han tardado 15 años en decir que cobran un sueldo, por mi se pueden ir a tomar por culo ellas, los admins, los gerentes y los dueños.

    Como hice yo. :hug:
    0    k 20
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