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¿Cuál es el Pokémon más pesado? Análisis con Python y PokeAPI

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¿Alguna vez te has preguntado cuál es el Pokémon más pesado, cuál pesa menos o cuál es el Pokémon más pequeño? En este proyecto vamos a responder algunas de estas preguntas utilizando Python, Jupyter Notebook, Pandas y PokeAPI . La idea es utilizar los datos disponibles en una API para realizar un pequeño análisis de datos y posteriormente convertir algunos de los resultados en contenido para YouTube Shorts. ¿Qué es PokeAPI? PokeAPI es una API pública que proporciona información sobre Pokémon. Podemos consultar datos como: Nombre del Pokémon ID de la Pokédex Peso Altura Tipos Habilidades Estadísticas Imágenes Movimientos Experiencia base Para este análisis utilizamos el endpoint de Pokémon de PokeAPI. ¿Cuántos Pokémon podemos consultar? Primero podemos consultar cuántos registros están disponibles actualmente en la API. import requests url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/?limit=1" response = requests.get(url) data = response.json() ...

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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