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El mundo de los datos
Artículos en español sobre Machine Learning, Deep Learning, estadística, Python, NPL y otros de los campos que componen el apasionante mundo de los datos.
Data Science en Blockchain: Extrayendo insights de cadenas de bloques
Entiende cómo Data Science y Blockchain se combinan para extraer insights valiosos. Explora casos de uso, desafíos y el futuro de la analítica descentralizada.
Análisis de Sentimiento con Machine Learning
Descubre el análisis de sentimiento con Machine Learning. Aprende a identificar emociones en texto usando Python y NLP. ¡Aplica este conocimiento a datos reales!
Clustering Avanzado: Técnicas No Supervisadas para Segmentación de Mercado
Descubre cómo el clustering avanzado transforma la segmentación de mercado. Algoritmos, validación comercial y visualización de segmentos complejos.
Gradient Boosting explicado: XGBoost vs. LightGBM vs. CatBoost
Descubre las diferencias entre XGBoost, LightGBM y CatBoost, los algoritmos de Gradient Boosting más populares. Aprende cuándo usar cada uno y mejora tus modelos.
Muestreo Estratificado: La Clave para Datos Representativos
Descubre cómo el muestreo estratificado mejora la representatividad de tus datos. Aprende sus ventajas, desventajas y cómo implementarlo con ejemplos prácticos.
Implementa un data mesh: Descentralización de datos en la práctica
Descubre cómo el data mesh descentraliza los datos, empoderando a los equipos de dominio. Aprende sobre sus principios, arquitectura y desafíos de implementación.
Valor Esperado: El Secreto de la Probabilidad y la Estadística
Descubre el Valor Esperado, el secreto de la probabilidad y la estadística. Aprende su definición, cálculo, aplicaciones y relación con la varianza.
Optimización de costos en Big Data: Estrategias para reducir gastos
Descubre estrategias efectivas para la optimización de costos en Big Data. Reduce gastos con análisis, compresión, automatización y scheduling. ¡Maximiza tu inversión en datos!
Correlación vs. Causalidad: Evitando Trampas en tus Análisis
Descubre la diferencia crucial entre correlación y causalidad en el análisis de datos. Evita errores comunes y aprende a establecer causalidad de forma efectiva.
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