La mayoría de veces se utilizan intercambiablemente expresiones para definir una cultura analítica como: cultura guiada o impulsada por datos (data-driven culture) o simplemente, cultura de datos <Especialmente, cuando nos referimos a la mentalidad compartida que reconoce a los datos como el propulsor hacia procesos de toma de decisiones más …
En todo proceso de obtención de nuevo conocimiento surge la pregunta: ¿cómo debo iniciar mi proceso de aprendizaje? Por medio de las siguientes cinco estrategias se busca potenciar la asimilación de conocimiento y aplicar mecanismos para un desarrollo continuo en Data Science.
Has escuchado el dicho: “todos los caminos conducen a Roma”. El siguiente artículo, realiza una analogía de esta frase con respecto al trayecto para convertirse en data scientist. Buscando brindar una guía sobre la ruta de aprendizaje esperada y los conocimientos necesarios para completar tu formación en Data Science.
¿Qué similitud tiene trabajar con una hoja de cálculo y un Dataframe? En el siguiente artículo, se introduce a pandas, librería de Python, que permite realizar procesos de exploración, limpieza y análisis de datos. Adicionalmente, se incluyen instrucciones de código para nuestros primeros Dataframes.
Conoce los principales casos de uso del Machine Learning de la mano de tres mosqueteros, los cuales se encuentran transformando los procesos de análisis de datos y buscan proponer soluciones a los grandes retos que enfrentamos en la actualidad.
El mundo del Data Science se encuentra presenciando el enfrentamiento de dos titanes en el ring por convertirse en el lenguaje favorito de los usuarios para la analítica de datos. ¿Quién es el mejor? ¿Qué lenguaje de programación deberías aprender? ¿Por qué no tomar lo mejor de Python y R?