La analítica se utiliza en casi todas las industrias. Los cambios tecnológicos que ves todos los días se deben a la analítica. Hoy veremos los principales tipos de analítica Analítica descriptiva Análisis de diagnóstico Análisis predictivo Analítica prescriptiva Analicemos los tipos de análisis de la siguiente manera. Analítica descriptiva : El análisis descriptivo se ocupa … Continue reading «Tipos de análisis»
La magia de la «Ciencia de datos» ha explotado en todo el mercado y se ha convertido en un carro principal para todas las escalas de negocios. Hoy en día, las decisiones que toman las empresas junto con el pronóstico dependen únicamente de la ciencia de datos. El campo de la ciencia de datos ha … Continue reading «¿Cómo aprender ciencia de datos en 10 semanas?»
La visualización de datos es uno de los pasos más importantes del análisis de datos. Es la forma de transmitir su investigación y hallazgos de datos (conjunto) a través de diagramas y gráficos interactivos. Hay muchas bibliotecas que están disponibles para la visualización de datos como matplotlib, seaborn, etc., lo que nos permite visualizar una … Continue reading «Aplicaciones de ciencia de datos que usan Streamlit»
Las estimaciones como la media, la mediana, la desviación estándar y la varianza son muy útiles en el caso del análisis de datos univariado. Pero en el caso del análisis bivariado (comparación de dos variables) entra en juego la correlación. La tabla de contingencia es una de las técnicas para explorar dos o incluso más … Continue reading «Tabla de contingencia en Python»
Ingeniero de datos:Los ingenieros de datos son los que preparan los datos a partir de datos sin formato que no tienen formato y pueden incluir errores humanos o de máquina para resolver problemas comerciales. Esos datos limpios son analizados más a fondo por los científicos de datos o los analistas de datos. Los ingenieros de … Continue reading «Diferencia entre científico de datos e ingeniero de datos»
Se dice que “Si me das seis horas para cortar un árbol, pasaré las primeras cuatro horas afilando el hacha”. Entonces, en el mundo de la ciencia de datos, si uno considera a la ciencia de datos como el árbol, Anaconda debería ser el eje. Sí, si está comenzando su viaje en Data Science, debe … Continue reading «¿Cómo configurar Anaconda para la ciencia de datos?»
Wikipedia define la optimización como un problema en el que maximizas o minimizas una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. Eso significa que cuando hablamos de optimización siempre estamos interesados en encontrar la mejor solución. Entonces, digamos que uno tiene alguna forma funcional … Continue reading «Optimización Multivariante y sus Tipos – Data Science»
Los datos son el pan de cada día del sector financiero. Incluso antes de que la ciencia de datos fuera un término tan atractivo, las empresas financieras usaban datos para obtener información y obtener una ventaja competitiva en esta industria. Sin embargo, la ciencia de datos moderna está cambiando el sector financiero de muchas maneras. … Continue reading «Principales casos de uso de ciencia de datos en el sector financiero»
¿Preferiría ver tablas de datos grandes y luego dar sentido a esos datos o ver una visualización de datos que represente esos datos en un formato visual fácil de entender? Bueno, ¡la mayoría de ustedes preferiría la visualización de datos ! Y eso se debe a que la visualización de datos es extremadamente útil para … Continue reading «¿Por qué la visualización de datos es tan importante en la ciencia de datos?»
En el artículo anterior , hemos discutido algunas técnicas básicas para analizar los datos, ahora veamos las técnicas visuales. Veamos las técnicas básicas – # Loading Libraries import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import trim_mean # Loading Data data = pd.read_csv(«state.csv») … Continue reading «Análisis exploratorio de datos en Python | conjunto 2»