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Mostrando las entradas con la etiqueta Ciencia de Datos

Houk, Data Analyst literario en Fundación de Isaac Asimov

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  En la novela de Fundación de Isaac Asimov aparece un personaje secundario llamado Houk , que se encarga de analizar los largos discursos de Lord Dorwin, un político imperial. Lo interesante es que, después de transcribir sus palabras, Houk procede a eliminar repeticiones, adornos y frases vagas… hasta que no queda nada de información real. Su conclusión fue clara: Dorwin no había dicho absolutamente nada. Les comparto la liga del audiolibro en spotIfy  Fundación Isaac asimov libro completo Ese momento puede considerarse como la primera representación literaria de un Data Analyst : alguien que toma información, la limpia, la procesa y detecta patrones (o, en este caso, la ausencia de ellos). Imagen de chatgpt  Houk vs. el Data Analyst moderno Lo que hace Houk: depurar discursos, detectar qué es relevante y qué no. Lo que hace un Data Analyst hoy: depurar datos, identificar patrones útiles y comunicar hallazgos. Si Houk hubiera vivido en el siglo XXI, segurame...

Análisis de redes sociales con minería de datos: ¿Quién usa qué plataforma?

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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...

Dónde Encontrar Datasets para Practicar Python: Mejores Fuentes y Recursos

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 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, ...

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