En esta aplicación basada en una implementación real, hacemos uso de diferentes
tecnologías como Node.js [https://nodejs.org/es/], Talend
[https://es.talend.com/products/data-integration/], Vertica [www.vertica.com] y
Power BI [https://powerbi.microsoft.com/es-es/]. Se trata de información de
datos meteorológicos, como lluvia, viento, temperatura,
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En la mayoría de ocasiones, después de hacer un cálculo, queremos mostrar de
forma sencilla algún resultado de tal forma que cualquiera lo pueda visualizar.
Sin embargo, a veces el resultado no es algo sencillo y queremos proporcionar
herramientas para que otros puedan “juguetear” los datos y que vean
actualizaciones
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Apache Airflow [https://airflow.apache.org/] es una herramienta de orquestación
que permite crear, programar y monitorizar flujos de trabajo mediante
programación en Python.
Estos flujos de trabajos se representan como Grafos Acíclicos Dirigidos o DAGs
(del inglés Directed Acyclic Graph) de tareas / procesos, es decir grafos donde
los datos
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Azure ML [https://azure.microsoft.com/es-es/free/machine-learning/] es un
servicio que está basado en la plataforma “Microsoft Azure
[https://azure.microsoft.com/es-es/]”. Azure ML, al igual que el resto de las
aplicaciones de “Microsoft Azure”, está basado en la nube, por lo que no es
necesario ningún
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Los amigos de Stratebi [https://www.stratebi.com/power-bi] han creado un paper
muy útil con un montón de trucos, consejos y buenas prácticas sobre la
herramienta que está revolucionando el Business Intelligence: PowerBI (mira
todo
lo que hemos publicado recientemente en TodoBI sobre PowerBI
[https://todobi.com/tag/powerbi/
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Apache Atlas [https://atlas.apache.org/2.0.0/index.html] es una herramienta
open-source, con licencia Apache 2.0, para la gobernanza del dato la cual
permite la integración con todo el ecosistema de datos de las empresas. Puedes
descargarte un paper en español
[http://stratebi.es/todobi/May20/
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Si te has encontrado con estos problemas en tu organización, esta presentación
[https://www.slideshare.net/zanorte/9-problemas-en-proyectos-data-analytics] te
será de gran utilidad:
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Hace unas pocas semanas, más de 300 apasionados del deporte, del futbol sobre
todo, y de los datos, se reunieron en el Workshop práctico de algo más de dos
horas que realizaron los compañeros de Stratebi
[https://www.stratebi.com/sports-analytics]
Os dejamos el enlace en donde podéis tener acceso
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En el mundo de ciencia de datos, en Python son indispensables dos librerías que
introducen las estructuras fundamentales para representar y manipular los datos:
numpy con su array N-dimensional y pandas con su Series y DataFrame. Son la base
de cualquier software científico y de análisis de datos, como SciPy
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