Una de las herramientas que ha revolucionado el trabajo con Python para el tratamiento de datos es Jupyter Notebooks. Por otro lado, uno de los editores de texto más populares en la actualidad es Visual Studio Code. La buena noticia para los que nos gustan ambas herramientas es que, gracias a las extensiones de Visual Studio Code, es posible ejecutar directamente Jupyter … [Leer más...] acerca de Jupyter Notebooks en Visual Studio Code
Profiling en Node
A la hora de depurar nuestro código para hacerlo más rápido una de las herramientas clave sol las de profiling. Las cuales nos permiten saber en qué parte del código pasa más tiempo nuestro código. A la hora de trabajar con JavaScript existen excelentes herramientas para esto en los navegadores, pero no así en Node. Por lo que sería fantástico poder usar las herramientas de los … [Leer más...] acerca de Profiling en Node
La distancia de Levenshtein
Un problema con el que podemos enfrentarnos de forma relativamente habitual es medir el grado de similitud de dos registros. Cuando los registros con los que trabajamos contienen valores numéricos una de las primeras opciones es la distancia euclídea. Pero cuando trabajamos con cadenas de texto deberemos usar otros algoritmos como puede ser el caso de la distancia de … [Leer más...] acerca de La distancia de Levenshtein
Muestreo en Python
Al trabajar con datos puede que sea necesario realizar una muestra de un conjunto de datos. Esto puede ser porque la totalidad de los datos disponibles sea inmanejable o porque exista un desequilibrio en las clases de los datos. En estos es necesario recurrir al muestreo de los datos. Algunas de las técnicas más utilizadas de muestreo en Python se muestran a … [Leer más...] acerca de Muestreo en Python
Validación y distribución de los paquetes R (Creación de paquetes en R 8ª y última parte)
Una vez finalizada la escritura de nuestro paquete, incluida la escritura de las pruebas automáticas, la documentación y las viñetas es necesario distribuirlo. En el caso de que los paquetes sean públicos y cumplan las normas del CRAN es posible enviarlo a para su aprobación. Aunque este no es el único camino para distribuir el trabajo. Ya que se pueden distribuir como archivos … [Leer más...] acerca de Validación y distribución de los paquetes R (Creación de paquetes en R 8ª y última parte)
Aprendizaje automático para la detección del fraude en seguros
La industria de seguros es un sector muy atractivo para el crimen especializado en fraude. Debido a que, al igual que el caso de banca, las empresas aseguradoras gestionan grandes cantidades de dinero y datos confidenciales de sus asegurados. En este sector, los clientes siempre pueden simular siniestros para acceder al pago de los seguros, lo que puede llevar a grandes … [Leer más...] acerca de Aprendizaje automático para la detección del fraude en seguros
Concatenar cadenas de texto en Python de forma óptima
La concatenación de cadenas de texto es una tarea habitual. Por eso en Python, al igual que otros lenguajes de programación, esta se puede realizar simplemente con el operador adicción +. Pero también existe un método de las cadenas de texto para esta tarea join. El cual permite concatenar cadenas de texto en Python de una forma más rápida y óptima para nuestros … [Leer más...] acerca de Concatenar cadenas de texto en Python de forma óptima
Incluir tutoriales: creación de viñetas (Creación de paquetes en R 7ª parte)
La semana pasada hemos visto cómo crear la documentación de nuestros paquetes de R mediante el uso de roxygen2. Documentación que es imprescindible a la hora de trabajar con cualquier librería. Pero, en la mayoría de los casos lo que realmente buscan los usuarios a la hora de empezar a usar un paquete nuevo es un tutorial con ejemplos en los que se enseñan algunos usos … [Leer más...] acerca de Incluir tutoriales: creación de viñetas (Creación de paquetes en R 7ª parte)
Aprendizaje automático para la detección del fraude en comercio electrónico
El comercio electrónico es un área en el que el fraude es cada vez más habitual. Tanto los clientes como los ciberdelincuentes pueden intentar obtener de forma fraudulenta los bienes o servicios comercializados. Afortunadamente este es un sector en el que los datos son abundantes y, por lo tanto, es posible utilizar sistemas de aprendizaje automático para la detección del … [Leer más...] acerca de Aprendizaje automático para la detección del fraude en comercio electrónico
Importar archivos XML en Python
XML (Extensible Mark up Language) es un lenguaje de marcado que codifica los datos en texto plano. Permitiendo así que estos puedan ser legibles tanto por parte de máquinas como por personas, de manera análoga a los JSON. Actualmente es un lenguaje que es usado por múltiples programas para almacenar y transmitir datos estructurados. A diferencia de los archivos JSON o Excel no … [Leer más...] acerca de Importar archivos XML en Python
Documentación de los paquetes (Creación de paquetes en R 6ª parte)
La documentación de los paquetes es una tarea clave, ya que es la forma de explicar a los usuarios cómo utilizar las funciones y cual es la respuesta que se puede esperar. En un paquete de R la documentación de las funciones se incluye en los archivos Rd que se encuentra dentro de la carpeta man. Siendo esta la información que verán los usuarios cuando consulten la ayuda de las … [Leer más...] acerca de Documentación de los paquetes (Creación de paquetes en R 6ª parte)
Aprendizaje automático para la detección del fraude en banca
Una de las áreas más atractivas para los criminales es el sector bancario, debido a que gestiona grandes cantidades de dinero y datos privados de los clientes. La disponibilidad de datos permite que el aprendizaje automático sea una herramienta clave para la detección del fraude en banca. Ayudando a evitar pérdidas financieras y de reputación tanto para las entidades … [Leer más...] acerca de Aprendizaje automático para la detección del fraude en banca