The Data Science Council of America, world’s most distinguished credentialing body for the data science aficionados out there. Explore the best of data science certifications only with us. Get big data certifications to take your career to the next level. Have the brightest future ahead with the best certifications on Data Science.

The demand for data scientists in India is at an all-time high Data scientist a good career in India data Science certification helps companies and industries make data-driven decisions, analyze market trends with industry specialists.

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.

Análisis de datos de Facebook de Wolfran Alpha. Entre otras cosas las diferencias por sexo y edad de los temas sobre los que la gente habla por Facebook.

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.

Análisis en profundidad de las 100.000 películas de la web IMDB más valoradas atendiendo a diferentes categorías y características de las mismas.

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.

Cuando tenía 18 años, el albaceteño Alejandro Cencerrado decidió apuntar cada día lo feliz que era: 16 años después, sigue sin ser feliz, pero ha aprendido unas cuantas cosas

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

La conferencia internacional OKCon11 comenzará la semana que viene en Berlín. Durante los primeros días se podrá asistir gratuitamente a los diferentes talleres que habrá, en los que se puede aprender nuevas herramientas, así como ayudar a diferentes científicos a crear prototipos para sus investigaciones. La conferencia también tendrá charlas con la participación de Richard Stallman.

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.

El término Thick Data ha sido popularizado por la antropóloga Tricia Wang y significa literalmente “datos espesos”, un guiño más que evidente a Clifford Geertz y a su “descripción densa”. El Thick Data se diferencia del Big Data por su enfoque cualitativo, obteniendo datos etnográficos que permiten poner de manifiesto contextos y emociones de los sujetos estudiados. Mientras que el Big Data requiere un proceso algorítmico generalmente llevado a cabo por estadísticos y matemáticos, el Thick Data es terreno de antropólogos y sociólogos.

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.

IT organizations need to focus on risk avoidance, awareness and mitigation to protect sensitive data. By using data masking from Solix, organizations can eliminate the possibility of sensitive data being revealed through database clones, even if the entire cloned database is stolen or made public over the Internet.

Repair Oracle data of Oracle 9i, 10g and 11g from corrupted and damaged database by using Oracle data recovery software. This Oracle database recovery tool recovered Oracle lost data in a set of SQL scripts to recreate the database.