• 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

Integración de Kaggle con Google Data Studio

diciembre 6, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

Acaba de anunciarse la integración de Kaggle en Google Data Studio. A partir de ahora será posible conectarse a los conjuntos de dato de Kaggle, analízalos y visualizarlos desde Data Studio mediante un nuevo conector (Kaggle Community Connector). El proceso es tan simple como localizar un conjunto de datos dentro de Kaggle, seleccionar un archivo, iniciar Data Studio y crear un dashboard con las herramientas de Data Studio. El dashboard generado se podrá integrar posteriormente en cualquier blog o sitio web.

Al mismo tiempo, Google también ha publicado el código fuente del conector en el repositorio de código abierto de Data Studio. Esto permitirá a los desarrolladores crear nuevas y mejores soluciones en base a este código.

Kaggle es la comunidad de científicos de datos más grande del mundo. Al contar con más de dos millones de usuarios en la plataforma. La cual es utilizada para explorar, crear y compartir proyectos de datos. Actualmente en ella es posible analizar más de 10,000 conjuntos de datos públicos, a los que se puede acceder a través de la web o el API pública de Kaggle. Gracias a esta nueva integración, los usuarios podrán analizar los conjuntos de datos en Kaggle y posteriormente visualizar los hallazgos y publicar los resultados obtenidos utilizando Data Studio.

La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)
En Analytics Lane
La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)

Imágenes: Pixabay (Michael Gaida)

¿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

  • DBSCAN y la selección de ε: teoría, intuición y aplicación práctica
  • Por qué el banco te ofrece un 3% TAE y no es lo que parece
  • Analytics Lane lanza ScoreFlow, un SaaS para construir y desplegar scorecards de crédito
  • Calibración vs Discriminación en Credit Scoring: diferencias clave y cómo evaluarlas

Publicado en: Noticias

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

Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)

julio 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Analytics Lane lanza ScoreFlow, un SaaS para construir y desplegar scorecards de crédito

julio 1, 2026 Por Daniel Rodríguez

DBSCAN y la selección de ε: teoría, intuición y aplicación práctica

junio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Histograma generado para el conjunto de datos con la selección automática del número de bins Calcular el número óptimo de bins para un histograma publicado el febrero 25, 2022 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • pandas Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas publicado el septiembre 13, 2021 | en Python
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • Ordenadores para Machine Learning e Inteligencia Artificial en 2026: Guía completa para elegir el equipo adecuado según tu perfil y presupuesto publicado el enero 20, 2026 | en Reseñas

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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • 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
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

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