• 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

Convertir un diccionario en DataFrame en Python

diciembre 10, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Los diccionarios son unas estructuras de datos muy flexibles que relacionan una clave con un valor. En Python la clave puede ser cualquier tipo de dato inmutable y el valor puede ser cualquier tipo de dato. La principal diferencia entre los diccionarios y las listas o tuplas es el cómo se acceden a los valores. Mientras que en las listas o tuplas se accede mediante índices en … [Leer más...] acerca de Convertir un diccionario en DataFrame en Python

Creación de aplicaciones independientes en Matlab

diciembre 7, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En una entrada anterior se ha visto cómo crear aplicaciones gráficas con Matlab. Con esto se puede conseguir que otros usuarios sin conocimientos técnicos puedan acceder a las funcionalidades creadas. Aunque tiene un problema, cada usuario ha de disponer de una licencia de Matlab para ejecutar el código. Para solucionar esto se puede utilizar la toolbox MATLAB Compiler, con la … [Leer más...] acerca de Creación de aplicaciones independientes en Matlab

Integración de Kaggle con Google Data Studio

diciembre 6, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

Acaba de anunciarse la integración de Kaggle en Google Data Studio. A partir de ahora será posible conectarse a los conjuntos de dato de Kaggle, analízalos y visualizarlos desde Data Studio mediante un nuevo conector (Kaggle Community Connector). El proceso es tan simple como localizar un conjunto de datos dentro de Kaggle, seleccionar un archivo, iniciar Data Studio y crear un … [Leer más...] acerca de Integración de Kaggle con Google Data Studio

Creación de aplicaciones en Matlab con App Designer

diciembre 5, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 5 minutos

En Matlab existen dos entornos con los que es posible crear aplicaciones gráficas Guide y App Designer. El primero de ellos existe en la plataforma desde hace bastantes años y permite crear aplicaciones con facilidad. A partir del año 2016 las diferentes versiones de Matlab incluyen también el segundo de los entornos App Designer. La aparición de este ha supuesto un salto … [Leer más...] acerca de Creación de aplicaciones en Matlab con App Designer

Proteger las funciones escritas en Matlab para su distribución

diciembre 3, 2018 Por Daniel Rodríguez 2 comentarios
Tiempo de lectura: 3 minutos

El lenguaje de programación utilizado en Matlab es interpretado. Los algoritmos se escriben en archivos de texto plano y estos son directamente interpretados por Matlab. Esto puede ser un problema a la hora de distribuir a otros el código que hemos escrito. Puede ser que no nos interese que el receptor solamente pueda ejecutar la funcionalidad desarrollada sin acceder a la … [Leer más...] acerca de Proteger las funciones escritas en Matlab para su distribución

La exactitud y la precisión en modelos de clasificación

noviembre 30, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En los modelos de clasificación, unos de los indicadores que se utilizan para seleccionar uno u otro son la exactitud (en inglés “precision”) y la exhaustividad (en inglés “recall”). La exactitud y la exhaustividad son una forma simple de medir la calidad de las predicciones realizadas.La matriz de confusiónEn los problemas de clasificación los resultados se suelen … [Leer más...] acerca de La exactitud y la precisión en modelos de clasificación

100 primeras publicaciones en Analytics Lane

noviembre 29, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Analytics Lane

Ayer se publicó la entrada número 100 en Analytics Lane. Este es un hito que parecía inalcanzable cuando se inició el proyecto hace casi siete meses y se publicó la primera entrada. Para celebrar este hecho lanzamos un boletín semanal de noticias en el que se enviarán las ultimas publicaciones aparecidas en el blog. La suscripción al mismo es completamente gratuita y … [Leer más...] acerca de 100 primeras publicaciones en Analytics Lane

Cómo usar código C++ en R

noviembre 28, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Rcpp es un paquete disponible en el CRAN que permite emplear código C o C++ en proyectos R. Es una alternativa al la R API más sencilla, por lo que es muy popular. Esto se puede apreciar al comprobar que es utilizado por cerca de 1500 paquetes de los disponibles actualmente en el CRAN. Uno de los principales motivos para usar este paquete es el hecho de que un algoritmo escrito … [Leer más...] acerca de Cómo usar código C++ en R

Lanzamiento de la “Machine Learning University” de Amazon

noviembre 28, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

Amazon acaba de lanzar la “Machine Learning University” para todos los usuarios. Estos son los mismos cursos que se utilizan internamente en Amazon para formar a sus ingenieros. Los cursos disponibles se dividen en cuatro categorías diferentes:Toma de decisiones de negociosDesarrolladorCientífico de datosIngeniero de datosLos materiales se encuentran disponibles de … [Leer más...] acerca de Lanzamiento de la “Machine Learning University” de Amazon

Diferencias entre regresión y clasificación en aprendizaje automático

noviembre 26, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Dentro del aprendizaje automático existen dos grandes familias de algoritmos: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. En la primera de ellos los modelos son entrenados a partir de un conjunto de datos en el que la respuesta correcta es conocida. Siendo la finalidad del entrenamiento conseguir que los modelos reproduzcan este a partir de las características … [Leer más...] acerca de Diferencias entre regresión y clasificación en aprendizaje automático

Tablas dinámicas en Python con pandas

noviembre 23, 2018 Por Daniel Rodríguez 13 comentarios
Tiempo de lectura: 4 minutos

Es muy probable que la mayoría de los lectores tengan experiencia con las tablas dinámicas de Excel. Estas son un tipo especial de tablas en las que es posible resumir de forma dinámica el contenido de hojas calculo. A la hora de su definición es posible indicar los campos a utilizar como columna, como fila y los estadísticos que se mostraran en estas. Otro nombre por el que … [Leer más...] acerca de Tablas dinámicas en Python con pandas

El tipo de datos numérico en JavaScript

noviembre 21, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En los programas de cálculo numérico los tipos con los que suelen trabajar son los numéricos. Los más habituales son los enteros, reales y dobles, aunque también puede existir el tipo de dato complejo. En JavaScript, a diferencia de otros lenguajes de programación, solamente existe un tipo de dato numéricos que se corresponde con el formato de doble precisión de 64 bits … [Leer más...] acerca de El tipo de datos numérico en JavaScript

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 96
  • Página 97
  • Página 98
  • Página 99
  • Página 100
  • 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

  • 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
  • Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity” publicado el noviembre 12, 2026 | en Opinión
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • 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

4.9 (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