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Según las fuentes, se informa que Google está adquiriendo Kaggle, la plataforma que mantiene competiciones para data science y machine learnings.

La ciencia de datos, el campo interdisciplinar que engloba estadística, analítica, machine learning y minería de datos.

Los días 3 y 4 de noviembre, el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona celebra la primera edición del Big Data Congress. El congreso, dirigido al creciente sector tecnológico del Big Data expondrá las tendencias del sector en su afán de dar respuesta a las necesidades ciudadanas y empresariales.

En esta entrada aprenderás qué es un Data Lake en el mundo del Big Data y sus diferencias con los Data Silos y los Data Warehouses de una manera sencilla. Además, explora brevemente las alternativas que existen para construir lagos de datos con tecnologías modernas y aprovechando los servicios cloud.

Anaconda, firma que se encarga de una distribución para data science del lenguaje Python, ha contratado al creador y al desarrollador principal del lenguaje de programación Pyston. Pyston es una implementación de Python (lenguaje más popular en la actualidad) cuya característica principal es que elimina funciones de depuración pero es mucho más rápido que el modelo de lenguaje en el que se basa.

Recientemente se ha publicado la nueva versión de Apache Spark 3.0. En la entrada se repasan los cambios y mejoras más destacados en la nueva versión respecto a Spark 2.

Probablemente no sea la primera vez que escuches el término web scraping. Y si no, seguro que te lo has encontrado en alguna de sus otras formas, como data scraping, rastreo, scraping de datos, extracción de datos o, haciendo referencia a aplicaciones más concretas, como price mapping.

En este tutorial explicamos como hacer Análisis de Sentimiento en textos en español, esto es, asignar una polaridad positiva o negativa a un texto de forma automática.

Este artículo pretende realizar una clasificación de los científicos de datos en función del campo de procedencia del profesional (matemáticas, estadística...)

¿Quieres crear tu propio arte único? ¿Te gustaría combinar tus fotos con el estilo de una obra de Picasso? En este artículo vamos a recrear una transferencia de estilo desde cero usando python

Aprenderémos a asignar más etiquetas a las imágenes con un clasificador profesional. Crearemos un clasificador de imágenes y podremos participar en los concursos de kaggle. Si te gusta la inteligencia artificial y ciencia de datos, este post es para ti.

Las nubes de palabras (también conocidas como nubes de texto o nubes de etiquetas o en inglés word clouds) funcionan de manera simple: cuanto más aparece una palabra específica en una fuente de datos textuales (como un discurso, publicación de blog o base de datos), más grande y audaz aparece en la nube. Afortunadamente, ya existe un paquete de Python para generar nubes de palabras. El paquete, llamado word_cloud, fue desarrollado por Andreas Mueller. Aprenderemos también a formar una figura en la nube de palabras.

LegalTech y Metaverso, océano de posibilidades para el mundo jurídico,La Escuela de Práctica Jurídica de la UCM abordó en su último

Muchas empresas siguen teniendo problemas para finalizar sus proyectos big data con éxito. La adopción del big data ha aumentado drásticamente en todos los sectores. El gasto ha incrementado y la gran mayoría de las empresas que utiliza big data espera rentabilizar sus inversiones. Sin embargo, uno de los puntos débiles del Big Data para estas empresas es la opacidad en términos procesos e información. Para resolver este problema, algunas empresas se ven obligadas a recurrir a una alternativa al big data, el llamado Thick Data.

Cada campo tiene su propia terminología y por lo tanto, hay un número de términos de Big Data que hay que conocer al comenzar una carrera en Big Data. Una vez que te familiarices con estos términos y definiciones de Big Data, estarás preparado para aprenderlos en detalle. En este artículo, vamos a definir los términos de Big Data que debes saber para comenzar una carrera en Big Data.

Hay 3 términos que están impactando el departamento de sistemas de cualquier empresa mundial, la necesidad de entender y valorizar los datos de una compañía surge como una ventaja competitiva necesaria para sobrevivir en entornos altamente competitivos. Big Data responde a una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos.

Hace unos días os contábamos que la de Data Scientist era ya una de las profesiones IT más demandadas y no hace tanto, la prestigiosa revista Harvard Business Review, afirmó que la de data scientist iba a ser la "profesión más sexy" del siglo XXI. Y ejemplos no faltan. La penúltima institución en sumarse a esta tendencia ha sido la Casa Blanca, que esta misma semana ha contratado al primer Data Sc

El Big Data se ha convertido en sinónimo de predicción. De repente, alguien dice Big Data y todo el mundo piensa en una especie de Oráculo de Delfos que nos dará las respuestas adecuadas a preguntas complejas, y que todo es cuestión de tecnología. Seguramente la realidad está muy alejada de la simplificación habitual en cuanto hablamos del Big Data, y sobre todo cuando hablamos de ese tema en relación con la gestión y con la innovación.

Los humanos fallaron y su interpretación en big data analysis, pero no los datos...

Conoce las principales diferencias entre estas dos figuras, relacionadas pero usualmente confundidas.

En la era del Big Data, el trabajo de data scientist ha cobrado gran relevancia. El desarrollo de la AI podría ser una amenaza, pero también una oportunidad

Estas limitaciones a text y data mining (TDM) reducirán seriamente las oportunidades de negocio de la analítica de datos a PYMES y Startups. Las compañías europeas serán disuadidas de hacer data mining en la Unión Europea.

Cada vez más oímos el término Big Data y parece que ya está demodé hablar de Bussines Inelligence. En muchos entornos se habla de Big Data, confundiéndose con el Business Intelligence (BI), que “parece que es lo mismo pero que estos informáticos expertos ya le han cambiado el nombre”, o que el Big Data viene a sustituir al BI.

Big data ha estado sirviendo a las organizaciones durante mucho tiempo. Los gerentes confían cada vez más en estas soluciones para minimizar los riesgos en la toma de decisiones. En un entorno cada vez más competitivo, los datos son más críticos que nunca en las operaciones del día a día. En 2020, aumentó la demanda de las empresas para analizar datos en tiempo real. El análisis de datos puede mejorar la experiencia del cliente y, por tanto, la facturación. Con grandes volúmenes de datos para procesar e interpretar, también se espera un creci