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Análisis de la Copa Mundial FIFA 2026 con Python: Estadísticas, eficiencia ofensiva y visualizaciones

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  Análisis de la Copa Mundial FIFA 2026 con Python: Estadísticas, eficiencia ofensiva y visualizaciones antes de las semifinales La ciencia de datos ofrece una excelente oportunidad para descubrir patrones que muchas veces pasan desapercibidos durante un partido de fútbol. En este proyecto utilizaremos Python , Pandas y Matplotlib para analizar información estadística de la Copa Mundial FIFA 2026 a partir de un conjunto de datos disponible en Kaggle, url  Football 2026 World Cup Dataset Más allá de obtener tablas y gráficos, el objetivo es responder preguntas interesantes como: ¿Qué selección fue la más eficiente frente al arco? ¿Qué equipos generaron más oportunidades de gol? ¿La cantidad de tiros realmente se traduce en más goles? ¿Qué estilos ofensivos se pueden identificar a partir de los datos? Este artículo es el primero de una serie donde construiremos un proyecto completo de análisis deportivo utilizando Python, desde la exploración de datos hasta modelo...

Minería de datos ejemplo de Spotify

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En estos días pasados he visto publicaciones de los artistas mostrando cuantas canciones, cuantas horas, cuantos usuarios y en cuantos países los han escuchado, yo creo que ustedes también han visto imágenes como esta: Cuando yo las veo que detrás hay un equipo de Tecnologías de la Información y Mercadotecnia que están haciendo Minería de datos que es el tema del post de hoy.  La minería de datos es el nombre que se le da al proceso de: Definir que datos se quieren conocer y almacenar  Consolidar información en una base de datos Después generar los querys o consultas para extraer la información  Presentar información en un reporte o template para toma de decisiones o estrategias de negocio  Sigamos con el ejemplo de Spotify, ellos tienen los datos de sus usuarios como son:correo, edad, género, país, nuestras listas de  reproducción Pensemos en una base de datos y les dejo que me imagino yo en un diagra...

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