Astrofotografía con un poco más de inversión

En el anterior post, titulado astrofotografía para cutres, hablé del equipo mínimo rudimentario para llegar a sacar unas fotos de la luna. Sin embargo, si queremos usar el mismo equipo para fotografiar estrellas, nos daremos cuenta que debido al movimiento aparente de la bóveda aparecen movidas y no quietas. Se necesita algo que permita contrarrestar ese movimiento aparente si queremos llegar a tener una fotografía, como la siguiente.

La estrella que se ve es la maravillosa Vega de la constelación de Lyra. Es una constalación pequeña pero que ofrece numerosos objetos que están al alcance sin necesidad de telescopio.

Para llegar a la foto anterior hace falta:

-Alejarse de Madrid unos 20 o 30 km al menos (aunque cuanto más lejos y menos luz mejor)

-Invertir en un star tracker, la versión adventurer que es la que yo tengo que es una montura que permite contrarestar el movimiento de la bóveda y permitir exposiciones de 20 segundos, dicha montura está al rededor de los 350€

Si queremos aprovechar el dinero en algo más podemos buscar M57 que está en la misma constelación y que dejo que la descubráis. Ahora mismo tengo un churro de foto, porque aún no la he tratado apenas, pero ya sabéis es astrofotografía de muy bajo presupuesto. Iré poco a poco mejorando todo esto

¿Qué usan los bancos para dar préstamos? Modelos de crédito con python una alternativa muy plausible

Antes de comenzar esta entrada, a diferencia de las otras, veis que hay curvas y números raros en la entrada Don't panic!!!! Para los que no estáis muy seguros de vuestro dominio matemático, no os preocupéis no voy a "entrar en tripas" como diría el amigo Jack.

Resulta que haciendo un barrido sobre este tema (cosa que de vez en cuando hago), me he encontrado con una biblioteca de funciones en python, que permite una construcción muy sencilla de esos modelos con los que los bancos nos conceden o rechazan hipotecas, o préstamos para comprar un coche, etc.

Pues bien, resulta que los modelos más utilizados por el momento, no son aquellos super complejos y para mucho no entendibles con nombres sugerentes y en inglés como xgbosst, random forest, etc; son precisamente modelos bastante más sencillos y comprensibles donde a partir de un cuestionario, se nos pregunta por la edad, el nivel de ingresos, la antigüedad laboral, el tipo de trabajo, etc. Cada vez que damos respuesta a esas cuestiones o aportamos documentos para contrastarlas, el banco nos concede unos puntos por respuesta y la suma de todos esos puntos se denomina scoring y si se supera determinado nivel se nos da la hipoteca y si no, pues se deniega y "es lo que hay"

Además, para crear esos modelos aparentemente sencillos, los bancos tradicionalmente han gastado y gastan pastizales en software y en consultoría de desarrollo, sin saber (o más bien si querer saber, porque la gente técnica me consta que está bastante bien preparada pero siempre hay otros intereses, ...) que hace unos 3 años (27 de Mayo del 2018), apareció en python, una librería denominada: scorecard que permite la generación de un modo muy sencillo de gran parte del proceso. Por tanto cabe rebajar el gasto en software y trabajar más la parte de puro desarrollo open-source, más customizable y económica. Yo hasta hace poco conocía bien la parte de R, pero desde que uso python, ahora que me ha tocado repasar, reconozco que está muy bien.

La librería la he probado siguiendo el ejemplo de su web que está en https://pypi.org/project/scorecardpy y posteriormente añadiendo un conjunto de datos por fuera que leí usando pandas veo que funciona y permite todo el recorrido de este tipo de modelos, incluidas las manipulaciones manuales, hasta llegar a crear esas modelos de scoring o tarjetas de puntuación con modelos de regresión logística subyacentes como mandan los cánones (la gente más relacionada con el mundo DS entenderá este párrafo mejor).

Así pues cogiendo un conjunto de datos libre como es el archiconocido fichero "GermanData.csv" se genera, variable a variable los tramos óptimos para asignar puntuaciones, como en el ejemplo de la imagen de abajo, donde se expresa como a mayor duración del crédito, mayor tasa de impago y por tanto menos puntos se nos otorgaría, significando esto que, en este caso, un crédito a 40 años por ejemplo, tiene más dificultad de ser concedido que uno de 30:

Aunque de gráficos mejorables porque están con la estética matplotly de python, genera todos los conjuntos de datos necesarios para que se pueda mejorar tanto estos gráficos como para poder hacer lo que sea preciso.

Y finalmente indicar, que a partir de ahora me reviso, por culpa de esto, el cómo estaba impartiendo en los cursos la parte de Credit Scoring y considero seriamente la potencia de python a la vez que recomiendo, a los que necesitéis este tipo de modelos y no conozcáis la librería, que la instaléis con el típico "pip install", es fácil, funciona estupendamente y parece que ya es bastante estable. Lo único que me falta es para ver en grandes conjuntos de datos como respira, eso os lo dejo a vosotros, pero es prometedora.

Astrofotografía para cutres

Hace poco vi, que se podía incorporar un móvil cualquiera al ocular de un telescopio y que con eso y un bizcocho, ...

Pues bien, usando el telescopio Nextstar 127 que me regalaron cuando me fuí de Servicios Financieros Carrefour mis compañeros de trabajo (que a mí me costó prácticamente 0€ pero que en el mercado valdría unos 575€), un porta-móviles como el que muestro más abajo que me costó unos 3 eurazos y mi móvil Samsung A70 (puede ser cualquier móvil) que está ya bastante amortizado. Me puse desde mi jardin de 6 metros cuadrados en Madrid manos a la obra y obtuve un video como el que os muestro al principio.

Hay que ajustarlo bien y tener un poco de tiento para que se pueda al final llegar a pobtener el video y claro está después te viene el de siempre y te cuenta la historia que con la cmos o la ccd, pero eso cuesta 125€ y este aparatejo unos 3€, si la calidad no mejora entonces, ... Pero como ya os comenté, estoy ahorrando y algún día espero tenerlo bien comprándolo, bien a través de alguien que me lo quiera regalar