Artículos IT, información y publicaciones sobre Data Science

Últimas publicaciones destacadas en Dataprix sobre esta temática TIC

Guía de videotutoriales para aprender SAS

 

Cada vez encontramos más recursos online para el aprendizaje de tecnologías. En esta ocasión queremos facilitar un resumen útil paa facilitar el aprendizaje de SAS Enterprise Guide y SAS Base para su uso en proyectos data science. Esperamos resulte de utilidad..

Competiciones de Data Science para impulsar tu carrera como científico de datos

 

Data science competitions en DrivenDataUna buena manera de impulsar tu carrera como científico de datos es participar en una competición de Data Science organizada por una plataforma de prestigio.

Se ofrecen importantes recompensas económicas a los ganadores, pero siendo realistas, dada la dura competencia a nivel internacional, es muy complicado llegar a ganar una suma importante en una competición de este tipo, pero quedar bien clasificado aporta un importante prestigio y te puede abrir muchas puertas, aparte de la valiosa experiencia adquirida..

IBM Watson Analytics

IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics es un servicio de visualización y análisis predictivo de datos, que utiliza técnicas de Inteligencia artificial para permitir el descubrimiento de patrones en los datos de forma rápida y autónoma.

Con el descubrimiento de datos guiado, la analítica predictiva automatizada y funcionalidades cognitivas, Watson permite 'conversar' con los datos y obtener respuestas comprensibles..

Python para Data Science

Clasificacion multilabel con la librería Scikit-learn de PythonPython es un lenguaje open source de propósito general, que gracias al desarrollo de potentes librerías de analítica, procesamiento de datos y modelización predictiva se ha convertido en el principal lenguaje de programación utilizado para proyectos de Data Science, junto con R..

¿A qué me dedico? ¿Business Intelligence o Data Science?

 

Tendencia Big Data - Data Science - Business Intelligence - WorldwideLlevo muchos años trabajando en proyectos de Business Intelligence, y me gusta, pero tengo una espinita clavada desde hace mucho tiempo, y quizás haya llegado ya el momento de ‘desclavarla’.

Cuando comencé a estudiar lo que era el Business Intelligence, un mundo nuevo en el que los datos se organizaban expresamente para facilitar y realizar de manera óptima tareas de análisis y descubrimiento de información, como parte de un proyecto típico de BI, se incluía algo llamado Data Mining..

Descomposición de series temporales con SAS

 

Descomposición de serie temporal en estacionalidad, tendencia y restoEn este post vamos a ver un caso práctico de descomposición de series temporales con SAS.

Las series temporales son útiles cuando se quiere predecir la evolución de una variable que cambia a lo largo del tiempo. Las series temporales pueden mostrar una gran variedad de patrones..

R

R Development StudioR es una suite open source de utilidades y un lenguaje de programación para manipulación de datos, cálculos estadisticos, analítica y visualización de gráficos.

El entorno es fácilmente ampliable con nuevos paquetes (estadisticos, de gráficos, analíticos, etc.) aportados por la comunidad de usuarios y desarrolladores de R..

Segmentación de clientes basada en RFM con SAS

 

Analisis RFM con SASEl análisis RFM es una conocida técnica de segmentación del clientes. El modelo toma en consideración tres métricas:

1) Ticket medio de compra (Money)

2) Frecuencia de compra (Frecuency)

3) Tiempo qué hace que no compra (Recency)

En base a estas métricas clasifico a los clientes..

Conectar Qlikview y R

 

En el siguiente post vamos a conectar Qlikview con R. Si desde Qlikview necesitamos realizar tareas de clasificación y predicción podemos conectar con R y hacerlo en los scripts de R para después visualizarlo y analizarlo en Qlikview.

  

Analitica de datos de Twitter con hojas de cálculo de Google: Hashtags influyentes de un topic

 

Analítica de hashtags de Twitter con Spreadsheets de GoogleEn el primer artículo de esta serie tratamos cómo obtener datos de Twitter desde triggers o disparadores. En este punto deberíamos empezar a pensar qué campos incluimos en nuestro análisis e ir estudiando el formato de los mismos.

Para ello, recomendamos consultar la página de desarrollo de la API de Twitter, donde se enumeran todos los campos generados por cada tweet y su formato exacto.

En nuestro caso hemos definido un trigger que nos guarda una fila por cada nuevo tweet con el hashtag #datascience y con un número de retweets mayor a 5..

Distribuir contenido

 



 

  BI   |    CRM     |    CMS    |    Tendencias en software empresarial    |    Cloud computing  |    Software libre    |   Internet    |    Movilidad y apps