La depuración de código es una parte clave dentro del desarrollo de software, ya que facilita la identificación y corrección de errores de forma eficiente. Algo que también se puede hacer con las pruebas unitarias. En esta entrada, se explicarán los pasos para configurar Visual Studio Code (VS Code) para depurar pruebas unitarias Jest en proyectos Node.js con TypeScript, pasos … [Leer más...] acerca de Cómo depurar pruebas unitarias Jest en proyectos Node.js con TypeScript usando Visual Studio Code
Cómo dar formato a datos en Pandas
Pandas es posiblemente la biblioteca de Python más utilizada para la manipulación y el análisis de datos. Una parte crucial del análisis de datos es la presentación de los resultados. Lo que se debe hacer de forma clara y comprensible para que los destinatarios del análisis puedan comprender las conclusiones de estos de una forma rápida e intuitiva. En esta entrada, se … [Leer más...] acerca de Cómo dar formato a datos en Pandas
Eliminación de la multicolinealidad con PCA en modelos de regresión
En aprendizaje automático, la multicolinealidad es un problema habitual que suele afectar a la precisión y la interpretabilidad de los modelos de regresión. Lo que reduce la utilidad de estos. La multicolinealidad aparece cuando dos o más variables independientes están altamente correlacionadas, dificultando determinar el impacto individual de cada una de estas variables en la … [Leer más...] acerca de Eliminación de la multicolinealidad con PCA en modelos de regresión
Cómo verificar los permisos de un archivo en MATLAB
En MATLAB, la función fileattrib() permite obtener información sobre los atributos de un archivo, incluidos los permisos de acceso. Un paso que puede evitar problemas cuando se quiere modificar, borrar o, incluso, leer un archivo. En esta entrada, se explicará cómo usar la función para comprobar los permisos de un archivo en MATLAB e interpretar la salida en Windows.Uso de … [Leer más...] acerca de Cómo verificar los permisos de un archivo en MATLAB
Exploración de datos con Pandas: Entendiendo df.describe()
Pandas es la biblioteca de referencia en Python para el análisis y manipulación de datos. Usando para ello los objetos DataFrame. Una de los métodos más útiles que se incluyen en los DataFrame es df.describe(), con el que se puede obtener de una forma rápida un resumen comprensible de los datos. En esta entrada, se analizará cómo usar esta función para obtener diferentes … [Leer más...] acerca de Exploración de datos con Pandas: Entendiendo df.describe()
Entendiendo las Cópulas en estadística
Para muchas aplicaciones puede ser necesario explicar cómo se relacionan entre sí diferentes variables aleatorias de cara a comprender en detalle fenómenos complejos. Algo que es clave para la toma de decisiones informadas. Para lo que la estadística ofrece herramientas como las Cópulas. Las cópulas son unas herramientas matemáticas con las que es posible modelar la estructura … [Leer más...] acerca de Entendiendo las Cópulas en estadística
Escoger la silla de oficina ideal: comodidad y funcionalidad
Elegir una silla de oficina adecuada es esencial para asegurar la comodidad y la productividad en el entorno laboral. Pasamos muchas horas sentados frente al ordenador, y una silla inadecuada puede causar problemas de salud a largo plazo, como dolores de espalda, cuello y hombros. En esta entrada, analizaremos algunos aspectos clave a considerar a la hora de elegir una silla de … [Leer más...] acerca de Escoger la silla de oficina ideal: comodidad y funcionalidad
Cómo usar SQLite3 con Pandas
SQLite es una base de datos ligera y fácil de usar que no requiere la configuración de un servidor para su funcionamiento. En lugar de ello, almacena las bases de datos en archivos individuales, lo que la convierte en una herramienta extremadamente flexible y portátil. Lo que la convierte en una solución ideal para aplicaciones pequeñas, desarrollo y pruebas. La integración con … [Leer más...] acerca de Cómo usar SQLite3 con Pandas
Explorando Clustering-Based Local Outlier Factor (CBLOF) para la detección de anomalías
La detección de anomalías es una parte del aprendizaje automático resulta clave en múltiples aplicaciones. Poder saber qué registros son atípicos de un conjunto de datos resulta fundamental en sectores como la seguridad informática, el mantenimiento predictivo o la detección de fraudes. Uno de los algoritmos que se pueden emplear en estos casos es Clustering-Based Local Outlier … [Leer más...] acerca de Explorando Clustering-Based Local Outlier Factor (CBLOF) para la detección de anomalías
Herramientas para la refactorización en MATLAB
La refactorización es una parte fundamental del desarrollo de código para garantizar que este sea más legible y mantenible. Mediante la mejora de su estructura sin cambiar el comportamiento. En esta entrada, se analizarán las herramientas nativas que existen para la refactorización en MATLAB, con las que se puede convertir cualquier bloque de código en una función local o … [Leer más...] acerca de Herramientas para la refactorización en MATLAB
Diferencia entre print y pprint en Python: Impresión de estructuras de datos complejas
En Python, es habitual usar la función print para mostrar los resultados de una operación en la terminal. Siendo también muy utilizada para la depuración de código. Además de la función print, en Python existe el módulo pprint con el que es posible imprimir de forma más elegante y estructurada las estructuras de datos como las listas y diccionarios. En esta entrada se … [Leer más...] acerca de Diferencia entre print y pprint en Python: Impresión de estructuras de datos complejas
Análisis de correlación para modelos de regresión: Cómo eliminar la multicolinealidad y mejorar la robustez
Los modelos de regresión son una de las técnicas estadísticas más utilizadas para comprender y predecir las relaciones entre las variables. Siendo ampliamente utilizadas en análisis de datos y aprendizaje automático. Sin embargo, cuando las variables que se desean utilizar para la construcción del modelo están altamente correlacionadas, aparece el problema de la … [Leer más...] acerca de Análisis de correlación para modelos de regresión: Cómo eliminar la multicolinealidad y mejorar la robustez