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Esta es mi segunda publicación mediana sobre análisis de datos. Dada la naturaleza del concurso de Reddit, a continuación se centra en la visualización de los datos más que en la exploración. En primer lugar, el conjunto de datos para el desafío es este TSA Claims Data que forma parte de un grupo de documentos … Leer más
Lecciones Aprendidas al Cometer Varios Errores en Proyectos de Data Science Introducción La mayoría de los artículos sobre cómo completar una tarea de ciencia de datos suelen centrarse en escribir un algoritmo para resolver un problema específico, como clasificar un documento de texto o pronosticar datos financieros. Si bien aprender a hacer estas cosas es … Leer más
Data science es un campo relativamente nuevo. Pero es uno que está tomando el mundo de las empresas por sorpresa. Gracias al poder que tiene para extraer perspectivas rentables de los clientes y organizar la información de una manera racional y rentable. Hay muchas maneras diferentes de enseñar data science para estudiantes de negocios en … Leer más
Marketing Analytics es una práctica multifacética pero a menudo incomprendida. Aquí hay un día de ejemplo en la vida de un profesional de Marketing Analytics para arrojar luz sobre la diversidad del rol. Marketing Analytics es a menudo la base de cualquier programa de marketing de clase mundial. Pero las conferencias, entrevistas y reuniones me … Leer más
Las herramientas de aprendizaje automático como herramienta (MLaaS) para el análisis de datos podrían aumentar la precisión y la eficiencia de su investigación en el ámbito de la ciencia de datos. Sin requerir costos iniciales sustanciales de los equipos in situ. Eso es porque las opciones de MLaaS existen en la nube. Aquí hay seis … Leer más
Por Sandro Saitta Swiss Data Science Center. “¿Sabe lo que la gente quiere más que nada? Quieren ser extrañados. Quieren ser extrañados el día en que no se muestran. arriba. Quieren ser extrañados cuando ya no están “. (Seth Godin) Tenía dos motivaciones principales para escribir este artículo. Primero, una vez escuché a un alto … Leer más
Foto de Mathew Schwartz en Unsplash El aprendizaje automático se trata de la cantidad y calidad de sus datos. Dichos datos suelen estar disponibles en una variedad de fuentes: Archivos de texto (CSV, TSV, Excel) Bases de datos Fuentes de transmisión Las personas o personas que extraen los archivos de texto ponen a disposición datos … Leer más
¿Qué se logra en este artículo? Lo siguiente se logra en este dataset Comprender la definición de Árboles de decisión Implementación Cargar los datos Visualizar los datos usando una matriz de correlación y un par plot Construyendo un Decision Tree Classifier Determinando la precisión del modelo usando una matriz de confusión Visualizando el árbol de … Leer más
Hay muchas aplicaciones de clasificación de texto en el mundo comercial. Por ejemplo, las noticias suelen estar organizadas por temas. El contenido o los productos a menudo están etiquetados por categorías. Los usuarios pueden clasificarse en cohortes en función de cómo hablan sobre un producto o marca en línea … Sin embargo, la gran mayoría … Leer más
El aprendizaje automático puede rescatarlo de algunos desastres, pero hay ocasiones en que no lo ayudará. En algún momento, se debe mejorar la precisión del modelo. Ahí es cuando llega a ese entendimiento y explorar e interpretar dataset en Machine learning es críticamente importante. Para construir un poderoso sistema de aprendizaje automático es vital estar … Leer más