• 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

Numpy básico: Creación de un Array de Numpy a partir de una listas o tuplas

septiembre 4, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En esta entrada se mostrará una de las tareas básicas a la hora de trabajar con Numpy: la creación de un Array de Numpy a partir de otro tipo de objetos. La tarea se puede llevar a cabo utilizando la función np.array() que se proporciona la librería Numpy.Uno básico de la función np.array()La función np.array() permite crear Array de Numpy a partir de otras estructura … [Leer más...] acerca de Numpy básico: Creación de un Array de Numpy a partir de una listas o tuplas

Novedades en pandas 0.25

septiembre 2, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

El pasado 18 de julio de 2019 ha sido publicada la versión 0.25 de pandas. En esta entrada vamos a ver algunas de las novedades que trae esta versión.Actualización de pandas a la versión 0.25Antes de ver las novedades de pandas 0.25 es necesario comprobar que tenemos esta versión instalada en nuestro sistema. Para ellos se puede ejecutar el Python las siguientes líneas … [Leer más...] acerca de Novedades en pandas 0.25

Fundamentos de computación cuántica

agosto 26, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

La computación cuántica está cada día más cerca. Recientemente IBM anunció el primer ordenador cuántico comercial, que, a pesar de sus limitaciones, es un primer paso en el camino. Además, tanto IBM como Microsoft, con Q#, disponen de herramientas para probar algoritmos cuánticos. Existiendo ya formación disponible en estas tecnologías. En esta entrada se van a explicar las … [Leer más...] acerca de Fundamentos de computación cuántica

Concatenar listas en Python

agosto 19, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Las listas de Python son una pieza clave del lenguaje. En ellas se pueden almacenar cualquier tipo de dato de una forma ordenada. Por lo que son ampliamente utilizadas. A la hora de trabajar con ellas una tarea que es habitual es concatenar listas en Python. Algo, que como se mostrará a continuación, es trivial, pero es necesario conocer las alternativas … [Leer más...] acerca de Concatenar listas en Python

Cifrar datos en R con encryptr

agosto 12, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Como científicos de datos es habitual trabajar con conjuntos de datos en los que existen campos confidenciales, a los que solamente deberían poder acceder un conjunto limitado de personas. Una de las mejores opciones en estas situaciones es protegerlos mediante cifrado. Al trabajar en R, en el CRAN se puede encontrar el paquete encryptr con el que se puede cifrar datos en … [Leer más...] acerca de Cifrar datos en R con encryptr

Utilización de tablas en aplicaciones de Matlab

agosto 5, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

A la hora de crear una aplicación en Matlab puede ser necesario mostrar el conjunto de datos de una matriz o celda. En el caso de las matrices se puede usar gráficos o tablas, mientras que para una celda la única opción es una tabla. Cuando la mejor opción es una tabla el componente nativo de Matlab es uitable. Componente que se puede utilizar tanto en GUIDE como en App … [Leer más...] acerca de Utilización de tablas en aplicaciones de Matlab

3 extensiones de Jupyter para reducir distracciones

julio 29, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Tres extensiones de Jupyter para reducir distraccionesEn una entrada anterior se mostraron algunas extensiones de para Jupyter Notebook destinadas a mejorar la productividad. Las cuales pertenecen a la colección nbextensions. Una colección en la que actualmente hay más de 60 extensiones disponibles. En la entrada de hoy se van a mostrar tres extensiones de Jupyter para … [Leer más...] acerca de 3 extensiones de Jupyter para reducir distracciones

Rendimiento al iterar en JavaScript sobre un vector

julio 22, 2019 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En JavaScript existen diferentes formas de iterar sobre vectores: el tradicional bucle for, el método forEach y los diferentes métodos de programación funcional (map, reduce, filter y find). Pudiéndose utilizar cualquiera de las opciones en la mayoría de las situaciones. Al emplear los métodos de programación funcional generalmente se consigue código más compacto y fácil de … [Leer más...] acerca de Rendimiento al iterar en JavaScript sobre un vector

Rutas de archivo en Matlab

julio 15, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En las aplicaciones creadas con Matlab es habitual trabajar con archivos para importar y exportar datos. Al distribuir las aplicaciones es normal que la ruta el usuario desee cambiar el nombre y la ubicación de los archivos, por lo que se ha de gestionar. Lo que aplica tanto a las aplicaciones que se distribuyen mediante código como las compiladas con Matlab Compiler. A … [Leer más...] acerca de Rutas de archivo en Matlab

Comparación entre los cifrados DES y AES

julio 8, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Hace poco me encontré con alguien que todavía estaba utilizando el algoritmo DES (Data Encryption Standard) para el cifrado de los datos en sus aplicaciones. Un algoritmo que hoy en día se considera inseguro. Por lo que no debería utilizarse en aplicaciones modernas, reemplazandolo por AES (Advanced Encryption Standard). A continuación, se comparar DES y AES para comprobar … [Leer más...] acerca de Comparación entre los cifrados DES y AES

Nueva frecuencia de publicaciones en verano

julio 8, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Analytics Lane

Este año durante el verano se reducirá la frecuencia de publicaciones. Desde hoy hasta el próximo lunes dos de septiembre solamente se publicará una entrada a la semana los lunes. Debido a que en este periodo muchos de los lectores os vais de vacaciones así evito que volváis con demasiadas publicaciones pendientes de leer. Además, los que no os vais o no deseáis desconectar del … [Leer más...] acerca de Nueva frecuencia de publicaciones en verano

Diferencias entre cifrado simétrico y asimétrico

julio 5, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

La criptografía es el área que estudia los métodos disponibles para almacenar y transmitir información de modo que esta sea inteligible por posibles receptores no autorizados. Siendo únicamente los receptores autorizados aquellos que pueden leer y procesar los datos. Lo que se lleva a cabo mediante el proceso de cifrado, siendo uno de los conceptos clave en criptografía. Los … [Leer más...] acerca de Diferencias entre cifrado simétrico y asimétrico

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 87
  • Página 88
  • Página 89
  • Página 90
  • Página 91
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 106
  • 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

Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity”

noviembre 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada

noviembre 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Saber si una Diferencia Significativa es Importante

noviembre 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring publicado el agosto 18, 2026 | en Ciencia de datos
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Comprobar hash SHA-256 o MD5 en Windows, macOS y Linux publicado el noviembre 1, 2023 | en Criptografía, Herramientas
  • Curiosidad: El uso del número 42 para fijar la semilla publicado el julio 7, 2023 | en Opinión

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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

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