Netflix - El valor de los datos

Netflix, el rey de las plataformas streaming online de contenidos audiovisuales, representa un claro ejemplo de empresa orientada al dato (data-driven Company). Y es que Netflix, no sólo ha conseguido abrirse camino y triunfar en el sector del entretenimiento dentro de la industria del cine y la televisión, sino que mediante un modelo e idea de negocio disruptor ha cambiado las reglas del juego y ha revolucionado todo el sector. [Leer más]

Visualizaciones básicas

Continuando con la información expuesta en el post estadística descriptiva, a continuación, vamos a conocer las maneras más básicas de visualizar los datos o la información a analizar. Concretamente: Gráficos de tarta Gráficos de línea Gráficos de rectángulo y proyección solar Histogramas y diagramas de barras Gráficos de densidad Gráficos de caja (Boxplots) Gráficos de violin Gráficos de dispersión Gráficos de Pareto Nota: Para todos los ejemplos (excepto para los gráficos de línea por sus características) se va a utilizar como dataset el fichero train. [Leer más]

El auténtico John Snow, precursor de la Geolocalización

Aunque en la actualidad para la gran mayoría de la gente el nombre John Snow o John Nieve le traiga a la cabeza a Aegon Targaryen o al heredero del trono de hierro, en verdad existe otro, tal vez menos popular, John Snow (Reino Unido 15/03/1813 – 16/06/1858) al que el mundo debería conocer como el precursor o padre de la epidemiología y de la geolocalización, y uno de los referentes en el ámbito de la visualización de los datos gracias a su mapa del cólera de 1854. [Leer más]

Excel (Hojas de Cálculo)

Las aplicaciones de hojas de cálculo como Microsoft Excel, Hojas de cálculo de Google, Apache OpenOffice Calc (ver otras alternativas en workana), podrían considerarse una herramienta básica o de iniciación para el análisis de datos. En esta entrada, vamos a centrarnos en la herramienta MS Excel 2016 para introducir de manera básica varias de sus funcionalidades más interesantes desde el punto de vista del análisis de datos (realizables de manera análoga en el resto de herramientas de hojas de cálculo). [Leer más]

Estadística Descriptiva

Como punto de partida en el análisis de datos, es necesario conocer unas nociones matemáticas y estadísticas para poder trabajar con la información a analizar. Para ello, vamos a comenzar viendo unos conceptos básicos: Población, Muestras, Individuos y Variables Población: Total de elementos bajo estudio Muestra: Subconjunto de elementos de la población (debería ser representativo de la población) Individuos: Elementos individuales de la población Variables: Características de los individuos Ejemplo: Dataset Titanic [Leer más]

Programa Profesional de Microsoft para la Ciencia de datos

Dentro de la Academia Virtual de Microsoft, y como un primer paso de interés dentro del aprendizaje del análisis de datos, se encuentra el Programa Profesional para la Ciencia de datos, impartido a través de la plataforma de aprendizaje edX. Máster Telefónica en Big Data y Business Analytics ¿En qué consiste? Este programa certificado por Microsoft se compone de 3 Unidades formativas compuestas por 10 cursos de una duración de 8-12 horas cada uno, y un Proyecto final. [Leer más]

Florence Nightingale - La madre de la Enfermería

Vamos a abrir la categoría de casos de éxito relativos al análisis de datos, con Florence Nightingale (12/05/1920 – 13/08/1910), enfermera, escritora y estadística británica, quién es considerada la madre de la enfermería y una de las primeras científicas de datos. Su caso es especialmente relevante dado que, además de luchar por la emancipación de la mujer mediante la apertura de nuevos rumbos profesionales cualificados, destacó en el ámbito de la enfermería por ser considerada la precursora de la enfermería profesional moderna gracias a la creación del primer modelo conceptual. [Leer más]

Arrancamos

El propósito de este blog consiste en llevar a cabo una labor de I+D personal centrada en mundo de los datos. Investigación enfocada en el estudio y aprendizaje en el análisis de datos y sus campos de aplicación y herramientas y, Desarrollo con la puesta en práctica de los diferentes conceptos estudiados o analizados y con 2 objetivos: Aprender y afianzar los conocimientos expuestos Divulgar dichos conocimientos y referencias por si pudieran ser de interés para cualquiera que pueda consultarlos. [Leer más]