Banca

Tienes 30 segundos antes de que el decisor desconecte. El error fatal (empezar por la metodología), la estructura que funciona (Conclusión, Evidencia, Acción — nunca al revés) y la regla visual que duele aceptar: un número por slide.

El 0.1% de fraude rompe casi todo lo que sabes de clasificación. Por qué el fraude es distinto a la mora (hay un adversario que se adapta), la trampa del AUC ROC con desbalance extremo, y por qué el umbral se elige por costo, no por F1.

Un cron funciona hasta que tienes 10 reportes con dependencias. Por qué Airflow (dependencias, reintentos, trazabilidad), el setup mínimo que un auditor entiende (tareas idempotentes, backoff, cero estado oculto) y el error más común: meter la lógica de negocio dentro del DAG.

Si solo hiciste el Titanic y el dataset de casas, eso no te prepara para el trabajo real. Por qué el dataset limpio te miente, un caso real de predecir mora con datos crudos (nulos con significado, fechas en tres formatos, fuga temporal) y la verdad incómoda: el 80% del trabajo no es el modelo.

La pregunta que me hacen siempre, respondida sin patrocinio. Cuándo Power BI (modelo complejo, gobierno, seguridad por fila), cuándo Looker Studio (ecosistema Google, costo cero) — y por qué lo que de verdad decide no es la herramienta, es el modelo de datos.