• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Regresión de Vectores de Soporte (SVR, Support Vector Regression)

diciembre 17, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

La Regresión de Vectores de Soporte (SVR, del inglés Support Vector Regression) es un algoritmo de regresión basado en los mismos algoritmos que usan las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, del inglés Support Vector Machines) para la creación de modelos de clasificación. Aunque existen algunas diferencias debido a que la salida de una regresión es un valor real y no una … [Leer más...] acerca de Regresión de Vectores de Soporte (SVR, Support Vector Regression)

Obtener el listado de las variables en Julia

diciembre 15, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Cuando se está trabajando en una sesión de Julia puede ser necesario conocer cuales son las variables que están cargadas en memoria. Pudiendo localizar de esta manera aquellas que ya no utilizan. Para conseguir el listado de las variables en Julia contamos con la función varinfo().Obtener el listado de las variables en JuliaLa función con la que se puede obtener … [Leer más...] acerca de Obtener el listado de las variables en Julia

Creación de tablas resumen en Python con Sidetable

diciembre 13, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

Sidetable es un complemento para Pandas con el que es posible crear fácilmente tablas resumen en Python de los conjuntos de datos. Lo que consigue mediante la combinación de funciones de tabulación cruzada y recuento de datos, simplificando muchos análisis habituales.Instalación y conjunto de datos de ejemploEl método más sencillo para instalar Sidetable en Python es … [Leer más...] acerca de Creación de tablas resumen en Python con Sidetable

Herramienta para auditar los paquetes de Phython

diciembre 11, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Noticias

A principios de este mes se ha publicado en PyPi una nueva herramienta (pip-audit) para auditar los paquetes de Python en búsqueda de vulnerabilidades conocidas. Un proyecto que se ha desarrollado por Trail of Bits con el apoyo de Google. Una buena noticia después de que se hubiese publicado recientemente la existencia de varios paquetes con código maliciosos en PyPI [junio … [Leer más...] acerca de Herramienta para auditar los paquetes de Phython

¿Siguen las visitas a Analytics Lane la ley de la potencia?

diciembre 10, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Visitas a Analytics Lane modeladas por la ley de la potencia, la distribución lognormal y la ley de la potencia truncada

Hace un par de años, en los primeros días del blog, intenté comprobar si las visitas a Analytics Lane seguían la ley de la potencia. Sin obtener en aquel momento un resultado claro. La ley de la potencia es una relación entre magnitudes que se puede observar en múltiples fenómenos de carácter físico, biológico o debido a la actividad humana. Ahora, una vez han aumentado el … [Leer más...] acerca de ¿Siguen las visitas a Analytics Lane la ley de la potencia?

Implementación de GTD con Things 3

diciembre 8, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Aunque la metodología GTD se puede implementar con lápiz y papel contar con un gestor de tareas diseñado para la misma puede ser de gran ayuda. Uno de los más populares para los usuarios de Mac es Things. Aunque no es 100% fiel a la metodología, como prácticamente ninguna aplicación, es relativamente fácil adaptada a la misma.En el siguiente video se muestra como usar esta … [Leer más...] acerca de Implementación de GTD con Things 3

Visualización de valores faltantes con Missingno

diciembre 6, 2021 Por Daniel Rodríguez 2 comentarios
Tiempo de lectura: 4 minutos

Visualización de valores faltantes en el conjunto de datos planets

Uno de los problemas más habituales en los conjuntos de datos es la existencia de valores nulos o faltantes (missing values). La existencia de estos valores suele ser una señal de una mala calidad de datos, lo que afecta a la calidad de los posibles modelos que se pueden construir a partir de ellos, por lo que es necesario conocer el volumen del problema lo antes posible. Para … [Leer más...] acerca de Visualización de valores faltantes con Missingno

La implementación de GTD

diciembre 3, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 9 minutos

GTD es una metodología de productividad personal que ha demostrado que funciona. A pesar de esto, es habitual encontrarse con personas para las que esta no ha funcionado debido a algunos errores que se cometen habitualmente durante su implementación. Errores que si se conocen son fáciles de evitar. Así, para conseguir una implementación de GTD con éxito no llega con saber los … [Leer más...] acerca de La implementación de GTD

Concatenar vectores en Julia

diciembre 1, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Al trabajar con vectores es habitual tener que combinarlos. Veamos las opciones que tenemos para concatenar vectores en Julia.Concatenar vectores con las funciones vcat() y hcat()Las funciones estándar para concatenar el contenido de diferentes estructuras de datos en Julia son vcat(), para combinar conjuntos de datos en vertical o por filas, y hcat(), para cuando se … [Leer más...] acerca de Concatenar vectores en Julia

¿Qué significa if __name__ == “__main__”: en Python?

noviembre 29, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Al revisar programas escritos en Python es bastante probable encontrarse con una línea de código cómo la siguiente: if __name__ == "__main__":. El código dentro del bloque if solamente se ejecutará cuando el archivo es llamado directamente con el intérprete de Python, no cuando es importado como un módulo. Permitiendo de este modo reutilizar el código de manera más sencilla. … [Leer más...] acerca de ¿Qué significa if __name__ == “__main__”: en Python?

La perspectiva en GTD

noviembre 26, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

En entradas anteriores se han visto cuales son las cinco fases propuestas por la metodología GTD para conseguir control sobre las tareas del día a día. Otro punto importante, aunque se omite en muchas ocasiones, es la perspectiva. Gracias a la introducción de la perspectiva en GTD se consigue no solo control, sino que además visión para darle sentido a la productividad.Esta … [Leer más...] acerca de La perspectiva en GTD

Trabajar con varias versiones de Node a la vez

noviembre 24, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Seleccionar una de las versione de Node instaladas en el sistema

Si trabajas con Node desde hace tiempo es posible que, tras actualizar a la última versión del entorno, te encontrarás con problemas de incompatibilidad de algunos paquetes. Lo que obliga a volver a la versión anterior hasta que este se actualice y solucionen el problema. Algo que puede ser un incordio, especialmente si queremos trabajar con la última versión de Node. Para … [Leer más...] acerca de Trabajar con varias versiones de Node a la vez

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 56
  • Página 57
  • Página 58
  • Página 59
  • Página 60
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 105
  • Ir a la página siguiente »

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026

septiembre 17, 2026 Por Daniel Rodríguez

Método del codo: interpretación correcta y limitaciones

septiembre 15, 2026 Por Daniel Rodríguez

Errores comunes al interpretar resultados estadísticos

septiembre 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Ordenadores para Machine Learning e IA 2025: Guía para elegir el equipo ideal publicado el enero 17, 2025 | en Reseñas
  • Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling publicado el septiembre 1, 2026 | en Ciencia de datos
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring publicado el agosto 18, 2026 | en Ciencia de datos
  • La paradoja del cumpleaños publicado el julio 1, 2020 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto