• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

1100 publicaciones en Analytics Lane

Analytics Lane

julio 9, 2025 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Analytics Lane

Ayer, en Analytics Lane, alcanzamos un nuevo hito: la publicación número 1100. Un número redondo que representa mucho más que una cifra. Supone otro paso importante en nuestro compromiso con la divulgación en ciencia de datos e inteligencia artificial en español.

Desde que comenzamos este proyecto, el 2 de mayo de 2018, hemos trabajado con constancia y rigor para ofrecer contenido útil, claro y accesible sobre ciencia de datos, machine learning, inteligencia artificial, lenguajes de programación y herramientas prácticas. Siempre con el objetivo de apoyar a una comunidad que no ha dejado de crecer.

Gracias por acompañarnos

A lo largo de estos años, ha sido una enorme satisfacción ver cómo la comunidad de lectores ha ido consolidándose. Muchos de vosotros lleváis años acompañándonos, y otros os habéis unido más recientemente. A todos, gracias por vuestra confianza, por leer, compartir, comentar y recomendar nuestro trabajo. Sin vosotros, este proyecto no tendría sentido.

Algunos momentos destacados

Aprovechamos esta ocasión para recordar algunas de las publicaciones que marcaron los hitos más importantes de nuestro recorrido:

  • 1ª publicación (2 de mayo de 2018): Nacimiento de un nuevo blog
  • 100 publicaciones (28 de noviembre de 2018): Cómo usar código C++ en R
  • 200 publicaciones (28 de junio de 2019): Importar matrices en Matlab desde el portapapeles
  • 300 publicaciones (27 de marzo de 2020): Documentar paquetes de Python
  • 400 publicaciones (6 de noviembre de 2020): Ignorar acentos en búsquedas SQL
  • 500 publicaciones (5 de julio de 2021): Programación para el verano 2021: NumPy y Pandas
  • 600 publicaciones (2 de marzo de 2022): Convertir un Notebook en un archivo de Python
  • 700 publicaciones (2 de noviembre de 2022): Creación de rutas para consultar y agregar los registros
  • 800 publicaciones (5 de julio de 2023): Cuatro aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Agricultura
  • 900 publicaciones (13 de marzo de 2024): Guía para recuperar commits perdidos en Git
  • 1000 publicaciones (15 de noviembre de 2024): Entendiendo el margen de error de las encuestas: Cálculo, interpretación y limitaciones
  • 1100 publicaciones (8 de julio de 2025): ¡Nuevo video! 5 formas prácticas de obtener valores únicos en Pandas

Publicidad


Mirando hacia adelante

Como anunciamos en junio, el ritmo de publicaciones ha cambiado: ahora solamente se publican dos entradas semanales, en lugar de tres. Esto significa que el número de artículos crecerá a un ritmo más pausado, pero también que podemos dedicar más tiempo a cada contenido. Apostamos por la calidad sobre la cantidad, y confiamos en que ese esfuerzo se traduzca en publicaciones más útiles, relevantes e interesantes para todos vosotros.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Seguiremos explorando nuevas ideas —como la serie de vídeos veraniegos que hemos lanzado en YouTube— y manteniendo el espíritu que nos ha traído hasta aquí: compartir conocimiento de forma clara y accesible para la comunidad hispanohablante.

Gracias por estar al otro lado.

Imagen de Johannes Plenio en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

Publicado en: Noticias Etiquetado como: Analytics Lane

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)

agosto 6, 2026 Por Daniel Rodríguez

Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción

agosto 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

julio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Comparación de los registros de listas desordenadas con Excel publicado el octubre 31, 2018 | en Herramientas
  • Noticias Traducción al castellano de “Python for Data Analysis” de Wes McKinney publicado el febrero 28, 2023 | en Noticias
  • Redondear con dos decimales en JavaScript publicado el octubre 25, 2023 | en JavaScript
  • Cómo eliminar caracteres inválidos en nombres de archivos en Windows y Linux usando Python publicado el octubre 16, 2024 | en Herramientas, Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto