El lenguaje de programación Python es uno de los más potentes que existen en la actualidad. A pesar de ello es un lenguajes simple y fácil de aprender. Por estos motivos es uno de los más utilizados en la actualidad para la ciencia de datos. En esta sección del blog se recogen trucos y herramientas básicas del lenguaje y las principales librerías.
Hoy en día Python es uno de los lenguajes de referencia para los científicos de datos. En él se pueden implementar desde los análisis de datos más básicos hasta los modelos de aprendizaje automático más avanzados. Permitiendo llevar estos posteriormente a directamente a producción de una forma fácil. Esta popularidad Leer más…
Los árboles de decisión son un de la familia de modelos de aprendizaje automático más utilizados. Se pueden utilizar tanto para resolver problemas de clasificación como de regresión. Una de sus principales ventajas es la facilidad con la que se puede interpretar los resultados en base a reglas. Permitiendo no Leer más…
Un problema de cálculo que se puede resolver fácilmente con Python son los sistemas de ecuaciones lineales. Gracias a las matrices de numpy se puede conseguir el resultado poco más de un par de líneas. Por ejemplo, para resolver un sistema de ecuaciones lineales con numpy solamente se ha de Leer más…
Las pantallas con una alta densidad de pixeles son cada vez más populares, volviéndose en muchos casos el estándar de la industria. Esto es porque la calidad en la imagen de las pantallas es considerable. Hoy en día se pueden encontrar una gran oferta de ordenadores o monitores con resolución Leer más…
Para la exploración de datos los gráficos interactivos es una solución que facilita la tarea. Poder comprobar cómo cambian los resultados al modificar uno o varios parámetros facilitan la comprensión del efecto de estos. A continuación, se explicará cómo crear gráficos interactivos en Jupyter Notebook con Python. Introducción En muchas Leer más…
En muchas ocasiones nos podemos encontrar con que los conjuntos de datos no se encuentran agregados en una única tabla. Por ejemplo, los datos personales de los clientes y las transacciones estos han realizado. En estas situaciones la consolidación de los datos se puede realizar tengo una base de datos Leer más…
En esta entrada se va a ver cómo cachear los métodos para acelerar las funciones de Python con lru_cache. Al trabajar con funciones recursivas, como puede ser la sucesión de Fibonacci, es habitual llamar al mismo método con los mismos parámetros en repetidas ocasiones. Si el resultado del método se Leer más…
En ciertas ocasiones, tras la importación de un conjunto de datos, puede ser que uno de los registros de un dataframe contenga listas de valores en lugar de un único valor. Generalmente, para poder trabajar con estos valores es necesario convertir las listas en series. Esta transformación es una tarea Leer más…
Pandas es una biblioteca para la manipulación y el análisis de datos en el lenguaje de programación Python. Siendo una de las librerías mas utilizadas por los científicos de datos que trabajan con este lenguaje. Entre sus capacidades se encuentra el manejo de objetos DataFrame para la manipulación de tablas, Leer más…
Microsoft Excel es uno de los programas más utilizado para la visualización y análisis de datos en la empresa. La omnipresencia de este programa hace que muchos usuarios se decanten por el formato xlsx (o xls) para exportar sus conjuntos de datos. Por esto saber leer y escribir archivos Excel Leer más…