En las tablas de las bases de datos, a menudo nos podemos encontrar con la necesidad de disponer de un ID único para identificar cada de las filas. Si la tabla contiene un ID, todo está bien, pero puede ser que no se hubiese incluido en su diseño. Los ID únicos son necesarios para múltiples aplicaciones, desde mejorar la capacidad de búsqueda hasta la manipulación de datos. En … [Leer más...] acerca de Agregar un ID en una tabla en SQL Server existente asignando un valor autonumérico
Gestión de los warnings en Python: Controlando el flujo de información
Los mensajes de advertencia en Python, a los que se les suele llamar por su nombre en inglés warnings, informa de posibles problemas durante la ejecución del código. Sin interrumpir la ejecución del código como sí hacen los errores. Los warnings son mensajes no críticos que se deben tener en cuenta para mejorar los programas y evitar posibles errores. En esta entrada, se … [Leer más...] acerca de Gestión de los warnings en Python: Controlando el flujo de información
La correlación de Pearson
La correlación de Pearson es una medida estadística que evalúa la relación lineal entre dos variables continuas. Su valor puede variar entre -1 y 1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, 0 ninguna correlación, y 1 una correlación positiva perfecta. Siendo una herramienta fundamental en el campo de la estadística para determinar la fuerza y la dirección de la … [Leer más...] acerca de La correlación de Pearson
Cómo instalar la extensión de MATLAB en Visual Studio Code
Visual Studio Code es uno de los editores de código más populares actualmente, gracias a su interfaz intuitiva, opciones de personalización y extenso ecosistema de complementos. Para los usuarios de MATLAB que buscan una alternativa moderna y potente al editor nativo, Visual Studio Code puede ser una solución. Al instalar la extensión de MATLAB en Visual Studio Code se obtiene … [Leer más...] acerca de Cómo instalar la extensión de MATLAB en Visual Studio Code
Comprobar que una cadena sólo contiene números en Python
En muchas aplicaciones se puede recibir una cadena de texto que solamente debe contener valor numérico. Esto es, una cadena que solamente debería contener números y, a lo sumo, un punto como separador decimal. Si un usuario introduce este dato, es necesario validar el contenido de la cadena antes de poder emplearla dentro del código. En esta entrada, se verá cómo comprobar que … [Leer más...] acerca de Comprobar que una cadena sólo contiene números en Python
Descubriendo anomalías con HBOS (Histogram-Based Outlier Score)
Las anomalías, también conocidas como ”outliers”, son puntos que se desvían significativamente de la mayoría de los otros puntos en un conjunto de datos. Por lo que saber detectarlas es una tarea clave en múltiples aplicaciones. Empezando por la seguridad informática, donde los ataques tienen un patrón diferente al uso legítimo de los recursos, hasta en mantenimiento … [Leer más...] acerca de Descubriendo anomalías con HBOS (Histogram-Based Outlier Score)
Mejorando la calidad del código Python con comas finales: Un detalle que marca la diferencia
A la hora de escribir código los detalles importan, incluso los aparentemente insignificantes. Uno de estos detalles, el cual suele ser completamente ignorado habitualmente, son las comas finales, conocidas en inglés como "Trailing Commas". Estas comas son las que se sitúan al final de la última línea en las estructuras como listas, tuplas y diccionarios. Aunque puede parecer … [Leer más...] acerca de Mejorando la calidad del código Python con comas finales: Un detalle que marca la diferencia
Obtener los datos de cotización de acciones en Python
En el ámbito financiero, acceder a datos precisos es esencial para poder realizar análisis acertados. Uno de los conjuntos de datos más relevantes y demandados son las cotizaciones de acciones. Para obtener esta información de manera efectiva, y, a ser posible, en tiempo real, es crucial contar con herramientas adecuadas. Una de las bibliotecas más populares para obtener los … [Leer más...] acerca de Obtener los datos de cotización de acciones en Python
Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA)
El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una técnica ampliamente utilizado en aprendizaje automático. Se utiliza para reducir la dimensionalidad (el número de variables o columnas) de los conjuntos de datos manteniendo al mismo tiempo la mayor cantidad de información posible. PCA transforma las variables originales en otras nuevas, llamadas componentes principales, … [Leer más...] acerca de Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA)
Seis años de Analytics Lane
Hace exactamente seis años, el dos de mayo de 2018, nació Analytics Lane con sus dos primeras publicaciones: una presentación del blog y un tutorial sobre como trabajar con archivos CSV comprimidos en R. Desde entonces, el blog ha recorrido un camino lleno de datos, análisis y aprendizaje. Hoy, en el sexto aniversario del proyecto, es un momento perfecto para reflexionar sobre … [Leer más...] acerca de Seis años de Analytics Lane
Cómo ignorar certificados SSL inválidos con wget
Los certificados SSL que no han sido emitidos por una autoridad de certificación o caducados no son de confianza. Por eso, al acceder a una web con un certificado no válido los navegadores suelen avisar de los riesgos y pedir confirmación para continuar. Igualmente, wget no descarga el contenido cuando se encuentra con un certificado no válido. Lo que, en la mayoría de los … [Leer más...] acerca de Cómo ignorar certificados SSL inválidos con wget
Visualización de datos con Pyjanitor y Matplotlib o Seaborn: Potenciando el análisis visual
La visualización de datos es una parte clave del análisis de datos y comunicación de los resultados. Facilitando la comprensión de patrones, identificación de tendencias y comunicación de hallazgos de una manera más sencilla y efectiva que solamente estadísticas. En esta cuarta y última entrega la serie dedicada a Pyjanitor se explicará cómo se puede combinar con bibliotecas … [Leer más...] acerca de Visualización de datos con Pyjanitor y Matplotlib o Seaborn: Potenciando el análisis visual