En Python, los diccionarios son estructuras de datos que almacenan pares de clave-valor. Son muy útiles cuando necesitas acceder a los valores de manera rápida a través de una clave única. Aquí tienes los conceptos clave: Creación de un diccionario Un diccionario se define usando llaves {} y contiene pares de datos en formato clave: …
En Python y en otros lenguajes de programación, las instrucciones como for, if, while, def, etc., se conocen como palabras clave o keywords. Son palabras reservadas del lenguaje que tienen un significado específico y una función especial en la sintaxis. Estas palabras clave no se pueden usar como nombres de variables, funciones u otros identificadores, …
En Python, las listas son una estructura de datos muy versátil que permite almacenar múltiples elementos en un solo lugar. Aquí te explico los conceptos clave de las listas y cómo trabajar con ellas, incluyendo algunos ejemplos de comprensión de listas, que es una técnica para crear listas de manera más concisa. 1. Creación de …
Los conjuntos son especialmente útiles en el análisis de datos y el machine learning para varias tareas relacionadas con la limpieza de datos, duplicación, y comparación de características. Aquí te doy algunos ejemplos de casos reales donde los conjuntos pueden ser de gran ayuda. Eliminar duplicados en una columna de datos Cuando trabajas con datos, …
Uso de conjuntos en Analisis de Datos y Machine Learning Leer más »
¿Qué es un conjunto en Python? Un conjunto en Python es una colección desordenada de elementos únicos, lo que significa que no permite duplicados. Es útil cuando quieres almacenar elementos sin preocuparte por el orden y quieres eliminar duplicados automáticamente. Crear un conjunto Puedes crear un conjunto utilizando la función set() o con llaves {}: …
Un dataset se considera desbalanceado cuando la distribución de las clases es desigual. En este caso: Esto significa que la clase «sin diabetes» es aproximadamente el doble de la clase «con diabetes». Este desequilibrio es significativo porque, en datasets de machine learning, los modelos suelen aprender a reconocer patrones mejor cuando las clases están balanceadas …
Para manipulaciones y análisis de datos, Pandas y NumPy son las bibliotecas base. NumPy es ideal para operaciones matemáticas y estructurales en arreglos, mientras que Pandas sobresale en la organización, manipulación y limpieza de datos tabulares. Comenzar con estas dos te dará una base sólida en ciencia de datos, y te permitirá trabajar con prácticamente …
Las librerías en programación son colecciones de código predefinido que contienen funciones, clases y métodos diseñados para realizar tareas específicas, facilitando el desarrollo de software al evitar que los programadores deban escribir todo el código desde cero. En el contexto de la ciencia de datos y el machine learning, las librerías juegan un papel crucial, …
Librerías Esenciales para Ciencia de Datos y Machine Learning Leer más »
Jupyter Notebook es una aplicación de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código, visualizaciones y texto explicativo, lo que es ideal para realizar análisis de datos, machine learning, visualización, y otros trabajos que requieren una mezcla de texto, código y resultados. Jupyter Notebook fue creado por Fernando Pérez y el equipo …
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar sus predicciones o decisiones con el tiempo sin ser programadas explícitamente para cada tarea específica. En esencia, los algoritmos de ML identifican patrones en datos para resolver problemas o hacer predicciones. Conceptos Fundamentales Patrones …
