• 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
    • 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

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

agosto 22, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático es el área de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender patrones a partir de conjuntos de datos sin la necesidad de programar estos explícitamente. Introducción al aprendizaje automático La utilización del aprendizaje automático representa un cambio frente al desarrollo clásico de … [Leer más...] acerca de ¿Qué es el Aprendizaje Automático?

Diferencias entre Blockchain y Distributed Ledger

agosto 20, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Blockchain

Hoy en día las criptomonedas están de moda. Provocando que se utilicen habitualmente términos como "Blockchain" (cadena de bloques) y "Distributed Ledger" (libro mayor distribuido). Generalmente se utilizan ambos términos como sinónimos, cuando no lo son. En esta entrada se intentaran explicar las diferencias que existen entre las tecnologías "Blockchain" y "Distributed … [Leer más...] acerca de Diferencias entre Blockchain y Distributed Ledger

Seis aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Industria 4.0.

agosto 17, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Aprendizaje Automático en la Industria 4.0

El termino Industria 4.0, o cuarta revolución industrial, hace referencia a la introducción de las tecnologías de la información en las fabricas. Siendo este el termino que se suele emplear para hacer referencia a la transformación digital dentro de la industria. Es un termino amplio que hace referencia a la utilización de sistemas ciberfísicos, Internet de las cosas (IoT), … [Leer más...] acerca de Seis aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Industria 4.0.

Manipulación básica de series temporales con pandas

agosto 15, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Pandas es una biblioteca para la manipulación y el análisis de datos en el lenguaje de programación Python. Siendo una de las librerías mas utilizadas por los científicos de datos que trabajan con este lenguaje. Entre sus capacidades se encuentra el manejo de objetos DataFrame para la manipulación de tablas, la capacidad de importación y exportación los datos en múltiples … [Leer más...] acerca de Manipulación básica de series temporales con pandas

Barras de progreso en R y alarma de finalización

agosto 13, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Escaleras

En muchas ocasiones los programas que se ejecutan en un ordenador tardan un tiempo considerable en finalizar. Por ejemplo, las simulaciones de tipo Montecarlo o algunos procesos de optimización. En estas situaciones es una buena idea indicar al usuario el progreso de la tarea e idealmente el tiempo aproximado que falta para la finalización. Una de las mejores herramientas para … [Leer más...] acerca de Barras de progreso en R y alarma de finalización

Redimensionar los discos en VirtualBox

agosto 10, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Disco

Las maquinas virtuales son herramientas muy útiles, permiten realizar pruebas sin la necesidad de dedicar hardware especifico. A medida que se utilizan las máquinas el espacio de los discos virtuales puede volverse escaso.  Pudiendo provocar este problema la instalación de nuevos programas, actualizaciones o la carga de nuevos conjuntos de datos. Esto se puede suceder en tanto … [Leer más...] acerca de Redimensionar los discos en VirtualBox

Mocks en R con testthat

agosto 8, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Notebook

A la hora de escribir pruebas unitarias los Stubs y Mocks son herramientas clave. Se utilizan para imitar el comportamiento de objetos que devuelven resultados no determinísticos, depende de un estado difícil de crear o son lentos. Por ejemplo, una base de datos o un API. Los valores que se obtienen de estos dependerán de su estado y, por lo tanto, no se pude garantizar que sea … [Leer más...] acerca de Mocks en R con testthat

El valor de cliente

agosto 6, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Valor de cliente

Los clientes no son todos iguales. En cualquier negocio existen clientes rentables, algunos que no lo son y otros pocos que son muy rentables. Poder identificar a qué tipo pertenece cada uno de los clientes, tanto actuales como potenciales, es crucial parar tomar de las mejores decisiones de marketing. La rentabilidad de un cliente se puede extraer de su valor. Uno de los … [Leer más...] acerca de El valor de cliente

Compactar maquinas VirtualBox con formato vdi y vmdk

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

Cajas

Al trabajar con maquinas VirtualBox uno de los principales problemas es el aumento de tamaño de los discos virtuales. Es muy habitual que con el uso empiecen a crecer pudiendo ocupar un espacio muy valioso. Generalmente este espacio no se puede recuperar borrando archivos del sistema operativo anfitrión, por lo que es necesario compactar maquinas VirtualBox. Introducción Hoy … [Leer más...] acerca de Compactar maquinas VirtualBox con formato vdi y vmdk

Operaciones por filas o columnas con apply en R

agosto 1, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Filas

A la hora de trabajar con R puede ser interesante obtener el mínimo o máximo de cada una de las columnas de una matriz. En otras ocasiones puede ser interesante obtener por ejemplo la media, mediana o desviación estándar. Las funciones nativas de R no funcionan de esta manera, ya que generalmente trabajan sobre todo la matriz. Por lo que en estas situaciones se ha de utilizar … [Leer más...] acerca de Operaciones por filas o columnas con apply en R

Guardar y leer archivos Excel en Python

julio 30, 2018 Por Daniel Rodríguez 30 comentarios
Tiempo de lectura: 4 minutos

Excel en Python

Microsoft Excel es uno de los programas más utilizado para la visualización y análisis de datos en la empresa. La omnipresencia de este programa hace que muchos usuarios se decanten por el formato xlsx (o xls) para exportar sus conjuntos de datos. Por esto saber leer y escribir archivos Excel en Python es clave para trabajar de forma óptima en muchos entornos. A pesar de que … [Leer más...] acerca de Guardar y leer archivos Excel en Python

Tipos de análisis en minería de datos

julio 27, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Análisis de datos

En una entrada anterior se ha visto qué es la minería de datos y para que se utiliza. En esta entrada se van a estudiar los posibles tipos de análisis en minería de datos. Posibles análisis en minería de datos En minería de datos se pueden realizar diferentes tipos de análisis, los cuales se pueden clasificar en base a su complejidad. Estos básicamente se pueden dividir en … [Leer más...] acerca de Tipos de análisis en minería de datos

  • « Ir a la página anterior
  • Página 1
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 96
  • Página 97
  • Página 98
  • Página 99
  • Página 100
  • Páginas intermedias omitidas …
  • Página 102
  • 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

Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales

mayo 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura

mayo 26, 2026 Por Daniel Rodríguez

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráfico de densidad con relleno y escala de colores para el conjunto de 500 datos Gráficos de densidad: alternativa a los gráficos de dispersión en Python publicado el marzo 27, 2023 | en Python
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Bucles en Julia (4ª parte – ¡Hola Julia!) publicado el julio 23, 2020 | en Julia
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Matriz en tabla con Excel Cómo convertir una matriz en tabla con Excel sin VBA publicado el diciembre 4, 2020 | en Herramientas

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

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

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