Entusiasta del Data Science desde hace varios años, actualmente especializado en el lengauje R.
No siempre se trata siempre de aplicar técnicas complejas sobre los datos, y que todos somos Data Scientist por naturaleza, ya que analizamos el mundo y tomamos decisiones en él desde que nacemos.
Primero quiero agradecer a Carlos de Dataprix.com por su constante apoyo para redactar en la pagina, ya que fue la primer lugar para la que escribí, hace mas de 5 años. No duden en contactarlo para empezar ustedes!
La escritura técnica fue creciendo poco a poco y hoy quiero compartir con todos ustedes el libro open-source que publique: Data Science Live Book!
Presentación sobre Data Science y Machine Learning con una introducción a modelos predictivos, clustering, detección de anomalías, preparación de datos y conceptos generales de Data Science.
En clustering se deja que los datos se agrupen de acuerdo a su similitud. Estos modelos son agrupaciones de segmentos -clusters- que contienen casos, tales como clientes, pacientes, autos, etc.
Una vez que un modelo de cluster es desarrollado, una pregunta emerge: ¿Cómo puedo describir mi modelo?
Aquí presentaremos una manera para acercarnos a la respuesta, a través de la implementación del Gráfico de Coordenadas in R (código disponible al final del post)..
The outliers, or extreme values, are a usual topic when analyzing data, regardless its data source. Here I present a didactic and visual approach on treating with them. R code is available to download.
Los outliers, (o "valores extremos"), son un tema siempre presente cuando se analizan datos, sin importar el origen de los mismos. Aquí se presenta un análisis didáctico y visual hecho con el lenguaje R..
El siguiente análisis está realizado con el lenguaje R y la libreria Google Vis para la visualización de gráficos. Es tan importante medir la esperanza de vida así como también la calidad de la misma. Se analizarán datos de eurostat basados en las variables Healthy life years y Life expectancy..
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