
Cómo programar el algoritmo Kmeans en Python.
En este post te explico cómo funciona el algoritmo kmeans en Python, sus problemas y cómo solucionarlos, programando el algoritmo desde cero.
En este blog sobre Data Science encontrarás todo lo que necesitas para mejorar como Data Scientist: aprende a programar algoritmos de machine learning desde 0, automatizar y poner en producción scripts, usar frameworks de Redes Neuronales como Tensorflow...
Todo usando tanto Python como R.
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El Data Science es algo muy global. Mezcla la programación con la estadística para generar modelos y aplicarlos al mundo delnegocio.
Por eso, saber de Data Science no es solo saber estadística o saber programar, es mucho más. Un Data Scientist debe ser capaz de hacerse las preguntas de negocio adecuadas para detectar opciones de mejora dentro de una organización y mejorarlas mediante datos.
Es cierto que en empresas grandes esos objetivos ya vienen dados. Sin embargo, en empresas medianas que no cuentan con grandes equipos de Data Scientists, muchas veces una misma persona debe realizar todo el proceso, desde la extracción y procesamiento de los datos, el modelado y su puesta en producción.
Precisamente por lo anterior, yo mismo he tenido que aprender (y aprendo) muchas cosas que no aprendí durante el Máster en Big Data.
Y cuando tienes que aprender y buscas cómo hacer ciertas cosas es cuando te das cuenta de que, aunque se escriba mucho sobre Data Science… hay pocos blogs donde se hablan de problemas reales que los data scientists viven en el día a día y cómo solucionarlos.
Por eso decidí a crear este blog: para compartir lo que aprendo en mi trabajo y así poder enseñar a otros Data Scientist a los que les pueda resultar interesante.
Es por ello que en este blog sobre Data Science encontrarás todo lo que necesites para ser un buen Data Scientist, desde programar algoritmos desde cero para entender completamente cómo funcionan hasta cómo poner esos algoritmos en producción usando servicios Cloud, ya sea mediante API o automatizándolos.
Además, si tienes cualquier sugerencia siempre puedes escribirme para ver si te puedo ayudar. De hecho, uno de mis posts con mejor acogida, el de «Cómo poner un modelo de R en producción», ¡me lo sugirió un lector!
Si quieres aprender de Data Science seguro que mi blog te resulta interesante, pero no es el único. Por eso, en esta sencción te quiero compartir otros blogs de Data Science y recursos en los que seguramente encuentres mucho material interesante que, de hecho, yo también uso para aprender. Ahí van:
Si eres nuevo en el mundo de los datos y no sabes cómo o por dónde empezar, yo te recomendaría que primero de todo eligieras un lenguaje de programación.
Como podrás ver, mi lenguaje principal es R, pero también se de Python. Si tu duda es cuál de los dos elegir… yo te diría que si eres programador elijas Python y, sino, R.
Al fin y al cabo, lo importante del Data Science no es lenguaje que utilizas, sino tu capacidad de entender qué es lo quieres y qué tienes que hacer para conseguirlo.
De hecho, una vez aprendas un lenguaje, verás como aprender otro no es difícil. Simplemente deberás entender sus bases y buscar qué función hace lo que tú quieres.
Además, como puedes ver en mi blog escribo tanto de Python como de R. Vamos, que sea cual sea el lenguaje que elijas mi blog de data science te servirá igualmente!
En definitiva, espero que te gusten los posts y, como siempre, si tienes cualquier sugerencia, ¡no dudes en escribrme!
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