Clasificadores: el encuentro entre Data Science, Machine Learning y Redes Neuronales

Con frecuencia, cuando se ponen de moda, las fronteras entre diferentes tecnologías o simplemente técnicas se vuelve confusas. A veces porque realmente no son tan nítidas, a veces porque el ‘marketing tecnológico’ intencionadamente aplica incorrectamente términos de moda a tecnologías ya conocidas y menos ‘glamurosas’, a veces por pura confusión o ignorancia del que usa…

Las fases de un proyecto de Data Science

Aunque Data Science es una disciplina que puede aplicarse a todo tipo de campos, a todo tipo de sectores, negocios e investigaciones, lo cierto es que, dejando aparte las diferencias particulares dependientes del campo de aplicación y situaciones específicas, en sus líneas básicas, siguen una mecánica muy parecida, unas fases que parecen repetirse una y…

Data Science y la pregunta adecuada

Establecer claramente objetivos es muy importante. Tener clara una estrategia es fundamental. Es una verdad válida para cualquier acción de una cierta ambición que emprendamos. Es importante para un cambio estratégico, para un proyecto clave o para una transformación digital. Y también es importante para un trabajo en Data Science. Sólo que, cuando hablamos de…

Aprendiendo Data Science con Roger D. Peng y Elizabeth Matsui de la Johns Hopkins University

He leído este libro como un acompañamiento del curso ‘Managing Data Analysis’ que la universidad Johns Hopkins imparte en Coursera. De hecho, el seguimiento del libro en los vídeos y textos del curso es muy, muy estrecho. Lo que se plantea es un proceso ordenado de realizar el análisis de datos y, por cada actividad,…