El análisis de redes es una herramienta gracias a la cual se puede estudiar las relaciones y estructuras existentes en diversos ámbitos, desde redes sociales hasta sistemas biológicos y urbanos. Una de las medidas más básicas en el análisis de redes es la centralidad de grado, que mide cuántas conexiones directas tiene un nodo dentro de un grafo. Su simplicidad la convierte en … [Leer más...] acerca de Introducción a igraph en R (Parte 2): Grado de los nodos y su centralidad en grafos
¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
El error "NameError: name X is not defined" es uno de los más comunes en Python, especialmente entre quienes están comenzando a programar. Ocurre cuando intentas usar una variable, función u otro identificador que no ha sido definido previamente en el código.En esta entrada, explicaremos qué significa este error, por qué ocurre y cómo solucionarlo paso a paso. Además, … [Leer más...] acerca de ¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
La inteligencia artificial generativa se está posicionando como una tecnología clave para redefinir el futuro de múltiples sectores, incluyendo el de los seguros. Esta tecnología no solo permite rediseñar procesos, sino que también mejora la experiencia del cliente y aumenta la eficiencia operativa.A diferencia de la inteligencia artificial tradicional (Machine Learning), … [Leer más...] acerca de Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
Introducción a igraph en R: Análisis de Redes desde Cero
El análisis de redes es una disciplina fundamental en muchas áreas del conocimiento, desde la sociología y la biología hasta la informática y la economía. La capacidad de representar y analizar relaciones entre entidades permite obtener información clave sobre las estructuras de los sistemas y comprender los comportamientos que se observan en diferentes sistemas. En este … [Leer más...] acerca de Introducción a igraph en R: Análisis de Redes desde Cero
Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Uno de los errores más habituales al programar en Python es 'TypeError: unsupported operand type(s)'. Este error ocurre cuando intentamos realizar operaciones entre tipos de datos incompatibles, como sumar una cadena de texto con un número. En esta entrada, exploraremos por qué aparece este error, qué lo causa y cómo solucionarlo con ejemplos prácticos.¿Qué significa … [Leer más...] acerca de Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Ratios para evaluar fondos de inversión y ETFs: Sharpe, Sortino, Treynor y Alpha de Jensen
Al analizar un fondo de inversión o un ETF, es crucial no centrarse únicamente en su rentabilidad pasada. Para evaluar su desempeño de manera integral, es fundamental considerar cómo se han obtenido esas rentabilidades en relación con el riesgo asumido. Una rentabilidad ligeramente superior puede implicar una exposición significativamente mayor al riesgo, lo que no siempre es … [Leer más...] acerca de Ratios para evaluar fondos de inversión y ETFs: Sharpe, Sortino, Treynor y Alpha de Jensen
Cómo empaquetar una librería TypeScript para npm y reutilizarla en otros proyectos
Reutilizar código es esencial para desarrollar aplicaciones mantenibles y escalables. Una de las formas más eficientes de lograrlo en TypeScript es mediante la creación de un paquete para npm, lo que permite importar tu librería en distintos proyectos sin la necesidad de copiar archivos manualmente. En esta entrada veremos cómo empaquetar tu librería TypeScript para … [Leer más...] acerca de Cómo empaquetar una librería TypeScript para npm y reutilizarla en otros proyectos
Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Al realizar análisis de datos en Python, una de las tareas más habituales es el cálculo de estadísticas como la media. Sin embargo, cuando la lista de datos está vacía, funciones como np.mean() de NumPy pueden devolver NaN, lo que puede provocar errores al usar los resultados en cálculos posteriores. En esta entrada, aprenderás cómo evitar este problema para garantizar unos … [Leer más...] acerca de Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Selección del número de componentes principales mediante el Método de Reconstrucción del Error
En el análisis de componentes principales (PCA), disponer de un método para identificar el número óptimo de componentes principales es fundamental para reducir el número de elementos sin perder información. Una forma intuitiva y práctica de hacer esto es mediante el Método de Reconstrucción del Error. Bajo este enfoque, en primer lugar, se debe cuantificar la pérdida de … [Leer más...] acerca de Selección del número de componentes principales mediante el Método de Reconstrucción del Error
Introducción a Quantum k-Means: Computación cuántica al servicio del clustering
El clustering es una técnica fundamental tanto en el análisis de datos como en el machine learning, ya que permite agrupar datos en categorías basadas en similitudes. Entre los algoritmos más utilizados, destaca el k-Means, una opción ampliamente adoptada debido a su simplicidad y eficacia. Sin embargo, a medida que crece el volumen de los datos y aumenta la complejidad de las … [Leer más...] acerca de Introducción a Quantum k-Means: Computación cuántica al servicio del clustering
Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes
En Python, trabajar con números grandes puede ser un reto en términos de legibilidad. Al lidiar con cifras que superan los miles, resulta difícil identificar a simple vista si el valor es de cientos de miles, millones o decenas de millones. Un problema que puede complicar la revisión del código y aumenta el riesgo de errores.Afortunadamente, Python ofrece una solución … [Leer más...] acerca de Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes
Interpretación de las estadísticas para evaluar el rendimiento de fondos de inversión y ETFs
Para evaluar el rendimiento de los fondos de inversión o ETFs existen múltiples estadísticas que permiten analizar no solo la rentabilidad bruta de la inversión, sino también el nivel de riesgo y su relación con el mercado. Gracias a estas métricas, los inversores pueden determinar si una inversión se ajusta a sus objetivos. Por ello, saber cómo interpretar estas estadísticas … [Leer más...] acerca de Interpretación de las estadísticas para evaluar el rendimiento de fondos de inversión y ETFs