Programación para todos

Análisis Demográfico de las Redes Sociales: Un Enfoque desde la Ciencia de Datos En la era digital, las redes sociales se han convertido en una fuente masiva de datos útiles para entender comportamientos humanos, segmentar audiencias y tomar decisiones estratégicas. Desde la perspectiva de la minería de datos y la ciencia de datos (data science), analizar los patrones demográficos de plataformas como Facebook, Instagram o TikTok ofrece un terreno fértil para extraer conocimiento. ¿Quién usa qué red social? Los datos más recientes sobre la distribución por género en redes sociales revelan patrones interesantes: Facebook : Con más de 3 mil millones de usuarios activos mensuales, es la red social más usada del mundo. Tiene una distribución bastante equilibrada: aproximadamente 51% mujeres y 49% hombres. Pinterest : Predominantemente femenina, con alrededor del 76% de sus usuarios identificados como mujeres. Reddit : Mayoritariamente masculina, con 63.6% hombres y 35.1% mujeres...

 Obtener datasets interesantes y relevantes es fundamental para practicar con Python. Aquí tienes algunas fuentes donde puedes encontrar datasets de calidad: 1. Kaggle:    - Kaggle ofrece una vasta colección de datasets gratuitos y es conocida por sus competencias de ciencia de datos. Puedes explorar los datasets públicos y usarlos en tus propios desafíos.   https://www.kaggle.com/datasets 2. UCI Machine Learning Repository:    - Este repositorio ofrece una amplia variedad de datasets utilizados en la comunidad académica y de investigación.    - https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 3. Google Dataset Search:    - Una herramienta de búsqueda específica para datasets, que permite encontrar datos de diferentes fuentes y dominios.    - https://datasetsearch.research.google.com/ 4. Data.gov:    - Portal de datos abiertos del gobierno de EE.UU. que ofrece acceso a miles de datasets públicos en diversas áreas como salud, ...