Requisito previo: fases del ciclo de vida del análisis de datos Construcción de modelos: en esta fase, el equipo de ciencia de datos necesita desarrollar conjuntos de datos con fines de capacitación, prueba y producción. Estos conjuntos de datos permiten a los científicos de datos desarrollar métodos analíticos y entrenarlos, mientras reservan algunos datos para … Continue reading «Construcción de modelos para análisis de datos»
SRGAN fue propuesto por investigadores de Twitter. El motivo de esta arquitectura es recuperar texturas más finas de la imagen cuando la escalamos para que su calidad no se vea comprometida. Existen otros métodos, como la interpolación bilineal, que se pueden usar para realizar esta tarea, pero sufren pérdida y suavizado de información de la … Continue reading «Súper Resolución GAN (SRGAN)»
La ciencia de datos es una de las tecnologías en demanda de 2020 y si deseamos aprender y hacer una carrera con ella, entonces no hay mejor momento que ahora. Estamos familiarizados con los grandes datos y lo difícil que es analizar y mantener los datos no estructurados recopilados. Por lo tanto, todas las empresas … Continue reading «Los 5 mejores libros para aprender ciencia de datos en 2020»
Data Science es uno de los campos técnicos más populares en los tiempos actuales. ¿Y por qué no? Casi todas las industrias, desde la atención médica, el automóvil o incluso la agricultura, generan datos. ¡Y Data Science es la llave dorada que convierte estos datos densos y complicados en un lenguaje simple que los humanos … Continue reading «¿Cómo obtener una maestría en ciencia de datos en 2020?»
Data Science es el arte de dibujar y visualizar información útil a partir de datos. Básicamente, es el proceso de recopilar, analizar y modelar datos para resolver problemas relacionados con el mundo real. Para implementar las operaciones, tenemos que usar tales herramientas para manipular los datos y las entidades para resolver los problemas. Con la … Continue reading «Las 8 herramientas de ciencia de datos más utilizadas»
Desde el punto de vista de la base matemática, se puede decir que los tres pilares de la ciencia de datos que debemos comprender bastante bien son el álgebra lineal , la estadística y el tercer pilar es la optimización , que se usa prácticamente en todos los algoritmos de ciencia de datos. Y para … Continue reading «Optimización para ciencia de datos»
Data Science: Es el estudio complejo de las grandes cantidades de datos en el repositorio de una empresa u organización. Este estudio incluye de dónde se originaron los datos, el estudio real de su contenido y cómo estos datos pueden ser útiles para el crecimiento de la empresa en el futuro. Los datos relacionados con … Continue reading «Diferencia entre ciencia de datos y análisis empresarial»
En la tendencia actual del mercado, los datos impulsan a cualquier organización de innumerables formas. La ciencia de datos , el análisis de Big Data y la inteligencia artificial son las tendencias clave en el acelerado mercado actual. A medida que más organizaciones adoptan modelos basados en datos para optimizar sus procesos comerciales, la industria … Continue reading «Las 10 principales tendencias de análisis de datos para 2022»
¿Qué es la prueba de correlación? La fuerza de la asociación entre dos variables se conoce como prueba de correlación. Por ejemplo, si estamos interesados en saber si existe una relación entre las estaturas de padres e hijos, se puede calcular un coeficiente de correlación para responder a esta pregunta. Para obtener más información sobre la … Continue reading «Python – Prueba de correlación de Pearson entre dos variables»
Requisito previo: Primeros pasos con Jupyter Notebook Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Lo que hace que el análisis de datos en Python sea más eficiente y productivo es el cuaderno Jupyter o anteriormente conocido como cuaderno IPython. En … Continue reading «Sugerencias y trucos para el cuaderno Jupyter»