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Cómo Crear y Usar Parámetros (Parameters) para hacer que su Visualización sea Dinámica
Los parámetros son una funcionalidad y una herramienta que podrá combinar con otras funciones en Tableau. Los filtros y campos de cálculo son dos herramientas que podrás utilizar para integrarte con parámetros para que tu visualización muestre información nueva o existente de forma dinámica. esto es posible porque los parámetros están enfocados solo mostrando sus […]
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Científico de Datos: 3 Señales para Saber si Necesitas Instalar una Base de Datos SQL o NoSQL
Las bases de datos SQL son populares entre los desarrolladores porque existe una gran cantidad de información, tecnología de infraestructura para implementar bases de datos sofisticadas de este tipo. Se ha mejorado el esfuerzo computacional para que los modeladores de datos o los científicos de datos puedan administrar una gran cantidad de datos que utilizan […]
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Científico de Datos – ¿Qué es Big Data y Cuáles son sus Fundamentos en Hadoop?
Básicamente, ahora sabe cómo se procesan los macrodatos, qué son y qué gran volumen de datos se gestiona mediante Hadoop. Existen otras herramientas y marcos de big data que puede utilizar, por lo que le sugerimos que los busque para comparar cuál es la forma de administrar sus datos. No es difícil, pero lleva algún tiempo encontrar la combinación adecuada.
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Cientifico de Datos: Cómo Optimizar Modelos de Datos
Hay tres variantes diferentes de descenso de gradiente que se utilizan para optimizar los parámetros de los modelos. El descenso de gradiente, el gradiente estocástico y el mini lote tienen diferentes características para la optimización del modelo. Gradient Descent.– Se utiliza para optimizar los parámetros del modelo con el fin de encontrar un valor mínimo […]
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¿Cuales son los Modelos de Clasificación?
Aqui te presentamos los diferentes modelos que podrás utilizar para clasificar diferentes objetos, servicios, productos o algún otro item que estes considerando analizar. La mayoria de los modelos de clasificación se pueden encontrar en librerias hechas en python o programas especializados en mineria de datos tales como rapidminer, tableau, srss, BI de microsoft, informatica entre […]
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Cómo Evaluar un Modelo de Clasificación
La curva de las características del operador receptor (ROC) y el área bajo la curva (AUC) están relacionadas con la matriz de confusión para evaluar el rendimiento del modelo de clasificación. La forma ideal de la curva ROC se encuentra en la parte superior izquierda del gráfico TPR vs FPR. Cuando hay superposición de clases, […]
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Elementos de la Matrix de Confusion en la Clasificación de Datos
Evaluación del modelo de clasificación (matriz de confusión, precisión, precisión, puntaje F, curva característica del operador receptor (ROC)) .- Calcule el puntaje F1 y la precisión del modelo. Puntuación F1 = 2 * [(Precisión x Recuperación) / (Precisión + Recuperación)]. Implica la media armónica de precisión y recuerdo. Este concepto integra el porcentaje de datos […]
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Tipos de Modelos de Datos
Aqui te presentamos los diferentes tipos de modelos de datos que puedes implementar en algoritmos de aprendizaje computarizados. Estos modelos los describimos de manera breve para que conozcan de manera general las opciones que existen en la ciencia de datos. Paramétrico: haga suposiciones para obtener un modelo de una figura o forma específica y parámetros […]
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Problema de regresiónes – Regresión Lineal y Regresión Logaritmica – Análisis Detallado
Modelos de aprendizaje automático utilizados para resolver la regresión: admite regresión vectorial, regresión lineal, árbol de decisión, vecinos más cercanos, árbol de regresión y bosque aleatorio (el promedio de resultados se utiliza para obtener el valor regresado), descenso de gradiente estocástico. Regresión lineal Hay varios valores en la salida del modelo. Por ejemplo, puede tomar […]
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Modelado de Datos: Conceptos y Temas en la Modelación de Datos – Carreras Universitarias
El modelado es la tarea que incorpora información en una herramienta para predecir o pronosticar eventos. Esta herramienta podría ser una función que represente la relación entre Y y X (X1, X2, X3, etc.) y que contenga un error aleatorio (e). Este error puede ser irreducible o reducible para que se obtenga un modelo estimado […]