Cómo programar un sistema de recomendación en R.
En este post descubrirás los distintos sistemas de recomendación que existe, los programaremos desde 0 en R y aprenderás cuándo usarlos.
Blog de Data Science en Español
En este blog encontrarás todo lo que necesitas para mejorar como Data Science: aprende a programar algoritmos de machine learning desde 0, a automatizar scripts, usar frameworks de Redes Neuronales... Todo tanto en Python como en R.
Cómo automatizar un script de Python en Google Cloud.
En este post explico paso a paso cómo puedes automatizar un script de Python en Google Cloud con Cloud Functions, Cloud Scheduler y Pub/Sub.
Cómo poner en producción un modelo de machine learning de R.
En este post aprenderás cómo poner tu modelo de R en producción, usando Plumber y Google Cloud, todo a paso a paso y con un ejemplo práctico.
Cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python.
En este post te enseño a cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python para poder crear imágenes ficticias mediante redes neuronales.
Cómo crear una máquina virtual con R en Google Cloud.
En este post te explico paso a paso cómo crear una máquina virtual con R instalado en Google Cloud.
Cómo crear animaciones en R con gganimate.
En este post explico paso a paso cómo puedes crear animaciones en R con el paquete gganimate, así como trucos para que tus animaciones se vean perfect
Qué es y cómo programar Kmeans desde 0 en R.
Te explico cómo programar Kmeans desde 0 en R. Aprenderás todos sus detalles y particularidades, incluyendo cómo elegir el número de clústers.
Cómo programar una red neuronal desde 0 en Python.
En este post explico qué son las redes neuronales y detallo paso a paso cómo puedes programar una red neuronal desde 0 en Python.
Cómo automatizar un script de R en Google Cloud.
En este post te explicaré paso a paso cómo automatizar un script R en Google Cloud con App Engine, Cloud Build y Cloud Scheduler.
Tutorial de reticulate: cómo usar Python en R.
¿Te imaginas usar Python y R indistintamente? En este post te explico el paquete reticulate al detalle, con el que aprenderás cómo usar Python en R.
Qué son y cómo crear una red neuronal convolucional con Keras.
En este post te explico qué es una red neuronal convolucional y como ejemplo creo un clasificador de imágenes de perros y gatos en Keras.
Cómo Automatizar Scripts de R en Windows y Mac.
En este post te explico, paso a paso, cómo puedes automatizar scripts de R en Windows y Mac y todas las posibilidades que esto te ofrece.
Cómo crear una red neuronal en R con Tensorflow.
En este post te explicaré paso a paso a cómo crear una red neuronal en R con Tensorflow y por qué esto es mejor que programarla desde 0.
Cómo Programar una Red Neuronal desde 0 en R.
En este post te voy a explicar cómo programar una red neuronal desde 0 en R. Crear clases S4 para neuronas, funciones de activación... ¡Todo!
Cómo programar con Python y R en el mismo Jupyter Notebook.
En este post te explico paso a paso cómo programar con Python y R en el mismo Jupyter Notebook haciendo que ambos lenguajes se entiendan.
¿Qué es el Data Science?
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.
¿Por qué un blog de Data Science?
Precisamente por lo anterior, yo mismo he tenido que aprender (y aprendo) muchas cosas que no aprendí durante el Máster en Big Data.
Precisamente, buscando 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!
Cómo iniciarse como Data Scientist
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!