La ciencia de datos es un campo en rápida expansión con muchas oportunidades disponibles. ¡Y es genial si has decidido lanzarte de cabeza a este campo! El primer paso es conseguir una pasantía en la empresa de tus sueños. Hacer proyectos y cursos en línea es una excelente opción para aprender Data Science, pero una … Continue reading «¿Cómo obtener una pasantía en ciencia de datos?»
Las características que contienen valores constantes (es decir, un solo valor para todas las salidas o valores objetivo) en el conjunto de datos se conocen como características constantes. Estas funciones no proporcionan ninguna información a la función de destino. Estos son datos redundantes disponibles en el conjunto de datos. La presencia de esta función no … Continue reading «Python: eliminación de características constantes del conjunto de datos»
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario de métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento o información de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no estructuradas, similar a la minería de datos. Big Data Analytics o Data Science es un término muy común en la industria de TI porque … Continue reading «Introducción a la ciencia de datos: habilidades requeridas»
1. Científico de datos : un científico de datos es una persona que diseña, desarrolla e implementa algoritmos a través de la programación estadística para crear un modelo mediante la creación, el análisis y la interpretación de datos que, en última instancia, ayudarán a que el negocio sea más eficiente. Pero no solo se ocupan … Continue reading «Diferencia entre científico de datos y analista de negocios»
Los modelos de aprendizaje automático a menudo actúan como cajas negras, lo que significa que pueden hacer buenas predicciones, pero es difícil comprender completamente las decisiones que impulsan esas predicciones. Obtener información de un modelo no es una tarea fácil, a pesar de que pueden ayudar con la depuración, la ingeniería de características, la dirección … Continue reading «Explicabilidad del aprendizaje automático mediante la importancia de la permutación»
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que se enfoca en extraer conocimiento de conjuntos de datos que suelen ser enormes en cantidad. El campo abarca el análisis, la preparación de datos para el análisis y la presentación de hallazgos para informar decisiones de alto nivel en una organización. Como tal, incorpora habilidades de … Continue reading «Marco conceptual para resolver problemas de análisis de datos»
La prueba z de dos proporciones se utiliza para comparar dos proporciones observadas. Por ejemplo, supongamos que hay dos grupos de individuos: Grupo A con cáncer de pulmón: n = 500 Grupo B, individuos sanos: n = 500 El número de fumadores en cada grupo es el siguiente: Grupo A con cáncer de pulmón: n … Continue reading «Prueba Z de dos proporciones en programación R»
En el mundo moderno de hoy, se generan miles de datos diariamente y, por lo tanto, se ha convertido en una necesidad procesarlos. Para procesarlo, necesitamos dispositivos automatizados potentes y para construir esos dispositivos, los profesionales como los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático tienen una gran demanda. El debate continúa sobre … Continue reading «Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos: ¿cuál es mejor?»
Data Wrangling es el proceso de recopilación, recopilación y transformación de datos sin procesar en otro formato para una mejor comprensión, toma de decisiones, acceso y análisis en menos tiempo. Data Wrangling también se conoce como Data Munging. Importancia de la disputa de datos La disputa de datos es un paso muy importante. El siguiente … Continue reading «Gestión de datos en Python»
El análisis exploratorio de datos es una técnica para analizar datos con técnicas visuales y todos los resultados estadísticos. Aprenderemos cómo aplicar estas técnicas antes de aplicar cualquier modelo de aprendizaje automático. Para obtener el enlace al csv archivo utilizado, haga clic aquí . Cargando bibliotecas: import numpy as np import pandas as pd import … Continue reading «Análisis exploratorio de datos en Python | Serie 1»