Uno de los problemas más habituales que se suelen observar en los servidores proxy son los errores 504 Gateway Timeout. Lo que indica que el servidor proxy no ha podido recibir la respuesta del otro servidor en el tiempo asignado. La causa por la que se muestra este error puede ser múltiple: un problema de saturación temporal en el servidor, un problema de conectividad entre … [Leer más...] acerca de Solución del error 504 Gateway Timeout en NGINX
Introducción a Pyjanitor: Simplificando la limpieza y transformación de datos en Python
El proceso de limpieza y transformación de datos es una fase clave que se debe realizar antes de cualquier análisis en un proyecto de ciencia de datos. Siendo una fase clave para el éxito del proyecto. Generalmente, trabajar con datos desordenados o mal formateados es una tarea ardua que puede llegar a consumir mucho tiempo. Para solucionar esto existen bibliotecas como … [Leer más...] acerca de Introducción a Pyjanitor: Simplificando la limpieza y transformación de datos en Python
Introducción a XGBoost: Instalación y primeros pasos
XGBoost (Extreme Gradient Boosting) es un algoritmo que ha ganado popularidad entre los científicos de datos debido a su potencia y eficiencia. En esta entrada se explicará qué es XGBoost, cómo instalarlo en Python y un cómo se puede usar en un caso práctico.¿Qué es XGBoost?XGBoost es un algoritmo de aprendizaje supervisado basado en árboles de decisión, diseñado para … [Leer más...] acerca de Introducción a XGBoost: Instalación y primeros pasos
Creación de certificados SSL con OpenSSL
La seguridad de las conexiones es algo clave en la era digital. Para garantizar la seguridad en las comunicaciones entre los navegadores y los servidores web es necesario contar con certificados SSL (del inglés Secure Sockets Layer). Estos certificados cifran los datos y autentican la identidad del servidor. En el caso de tener un servidor público en Internet estos deben ser … [Leer más...] acerca de Creación de certificados SSL con OpenSSL
Uso del método df.describe() de Pandas para el análisis de datos
Pandas es la biblioteca de referencia para el análisis de datos en Python. Lo que es debido a ofrecer una gran cantidad de funciones para la manipulación y análisis altamente eficientes y fáciles de utilizar. Posiblemente uno de los mejores ejemplos de estos es el método df.describe(). Una función que produce un resumen estadístico del contenido de un DataFrame que permite … [Leer más...] acerca de Uso del método df.describe() de Pandas para el análisis de datos
Semana sin publicaciones
Como es habitual durante esta semana no habrá nuevas publicaciones en Analytics Lane, pero no os preocupes ya que volveremos con nuevas publicaciones el lunes 1 de abril.Quiero recordaros que para estar al día de todas las publicaciones y no perderos nada disponéis de varios medios. El boletín de noticias se envía todos los lunes, para recibirlo os podéis daros de alta … [Leer más...] acerca de Semana sin publicaciones
Normalización de datos: Maximizando el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático
La preparación de los datos es una parte clave del éxito de los modelos de aprendizaje automático o Machine Learning. Siendo una parte fundamental del trabajo para garantizar que los modelos puedan aprender de manera efectiva y eficiente. Una de las técnicas más sencillas y utilizadas durante la fase de preparación de los datos es la normalización de datos. En esta entrada, se … [Leer más...] acerca de Normalización de datos: Maximizando el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático
Herramienta para evaluar el rendimiento de código JavaScript
En JavaScript es habitual que exista más de una forma para implementar la misma tarea. Pero no todas son igual de rápidas, eficaces ni igual de fáciles de leer. La mejor opción para seleccionar el método más adecuado es realizar un benchmark en el que se compara el rendimiento de cada una de las opciones con un conjunto de datos. Algo que se ha hecho anteriormente en el blog … [Leer más...] acerca de Herramienta para evaluar el rendimiento de código JavaScript
Inclusión de valores y variables en las f-strings de Python
Las f-strings, o formatted string literals, son una característica introducida en Python 3.6 con la que se simplifica la tarea de dar formato a las cadenas de texto. Facilitando interpolar variables y expresiones dentro de las cadenas de texto. Sin embargo, ¿sabías que las f-strings tienen una función especial que permite incluir tanto el nombre de la variable como su valor en … [Leer más...] acerca de Inclusión de valores y variables en las f-strings de Python
One-Class SVM: Detección de anomalías con máquinas de vector soporte
La detección de anomalías es una de las aplicaciones del aprendizaje no supervisado más utilizadas. Siendo una técnica que se emplea en casos tan diferentes como la detección de ataques cibernéticos, la detección de problemas de salud o la identificación de aplicaciones fraudulentas en servicios financieros o seguros. En todos los casos, identificar anomalías requiere localizar … [Leer más...] acerca de One-Class SVM: Detección de anomalías con máquinas de vector soporte
900 publicaciones en Analytics Lane
Ayer se publicó la entrada 900 de en la historia de Analytics Lane. Este logro representa un paso significativo que fortalece aún más el proyecto de divulgación y formación. Desde nuestra primera publicación el 2 de mayo de 2018, he estado compartiendo de manera constante recursos sobre ciencia de datos, lenguajes de programación, herramientas y sus aplicaciones en español en … [Leer más...] acerca de 900 publicaciones en Analytics Lane
Guía para recuperar commits perdidos en Git
Perder commits en Git es una experiencia desagradable. Después de invertir tiempo y esfuerzo en el código, ver que este no está en el repositorio es frustrante y estresante. Algo que sé por experiencia propia. Sin embargo, en Git existen herramientas para restaurar los commits perdidos y recuperar el trabajo. Generalmente, aunque no se vean los commits, lo normal es que estos … [Leer más...] acerca de Guía para recuperar commits perdidos en Git