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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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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Dado que existen muchos algoritmos, como hemos venido contando ultimamente
[https://todobi.com/tag/machine%20learning/], os vamos a dar unas pistas para
ayudaros:
1. Cuando usar Machine Learning
Lo primero que tenemos que tener en cuenta es que, aunque hablar y usar Machine
Learning es una tendencia y es
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Red neuronal artificial (RNA)
Un algoritmo que intenta imitar al cerebro humano, con capas de "neuronas"
conectadas que se envían información entre sí.
Algoritmos de caja negra
Cuando el proceso de toma de decisiones o la salida de un algoritmo no puede ser
fácilmente explicado por el ordenador
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Hace ya unas semanas os hablábamos de como Pentaho Data Integration podía
orquestar los procesos de Machine Learning (lo que llamábamos Machine
Intelligence [https://todobi.com/machine-learning-con-pentaho/])
Hoy damos un paso más, y os contamos como hacer 'deep learning con Pentaho'
En breve, Pentaho va a presentar una
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RapidMiner Studio es un entorno visual integrado que permite la preparación de
datos, la minería de datos, el aprendizaje de máquinas, la construcción de
modelos predictivos y el análisis de negocios. Es una herramienta fácil de
conectar y usar para diseñar y ejecutar flujos de trabajo analíticos.
Nos complace anunciar
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Cada vez es más frecuente la explotación analítica y la toma de decisiones en el
ámbito del Internet of Things, Industria 4.0 y para Smart Cities, Telemetría,
etc... un nuevo mundo de posibilidades, que además se puede hacer con
tecnologías Open Source. Aquí os dejamos información y una presentación
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El próximo Jueves 23 de Abril, tienes una cita ineludible para todos aquellos
que les gustan los datos, el deporte y el futbol en particular. Apuntate al
workshop [https://www.stratebi.com/sports-analytics]
Os contaremos cuales son las principales herramientas, tecnologías y, de forma
práctica, como hacer Futbol Analytics
1er
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