Análisis de pacientes diagnosticadas con endometriosis en 2023 por comunidades autónomas. Fuentes de datos: Organización Mundial de la Salud (OMS) y Ministerio de Sanidad de España.#DataScientist @sanidadgob @WHO

Trabajo realizado con Pandas, Matplotlib y Seaborn para analizar la evolución de la temperatura en Barcelona desde 1780, utilizando datos oficiales del Ayuntamiento de Barcelona. #matplotlib #pandas #seasborn #DataScientist #DataScience #DataAnalyst #Barcelona @bcn_ajuntament

Introducing Grok Imagine.

RT @tut_ml: 90 FREE ML Courses- @KirkDBorne.@antgrasso.@ronald_vanloon.#MachineLearning #DeepLearning #BigData #Da….

RT @milan_milanovic: 𝗔𝗣𝗜 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗥𝗼𝗮𝗱𝗺𝗮𝗽. Whether you're a beginner or an experienced developer looking to learn about API, this comprehen….

RT @ezekiel_aleke: Data Cleaning in SQL Made Easy:

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RT @csaba_kissi: Git essentials

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Conjunto de tecnologías, procesos y agentes que interactúan para recolectar, almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, permitiendo la generación de información valiosa para la toma de decisiones. #bigdata #DevOps #datavisualization #ingestadedatos

Conexión de un histograma y un boxplot. Dos maneras de representar los datos de manera gráfica con R. #data #dataengineering #DataScience #developer #DeveloperTools #programminglanguage #dev #briefedbydata #cuartil #mediana #bigotes

He creado un mapa mundial basado en la felicidad, con marcadores en el país más y menos feliz, luego de cargar un archivo CSV y realizar los cálculos necesarios para generar el gráfico. #datascience #developer #folium

R es una herramienta poderosa y muy utilizada en la ciencia de datos debido a su capacidad para manejar, analizar y visualizar datos de manera eficiente. Aquí tienes una lista de funciones útiles que puedes usar después de realizar tus análisis y cálculos. #RPrograming #dev

Si estas iniciándote en Python aquí tienes una representación gráfica de las operaciones que se pueden realizar con las listas.

·NPL/LLM: Rama del aprendizaje automático que se centra en la interacción entre computadoras y lenguaje humano, permitiendo que las máquinas entiendan y respondan al texto o voz humana.

· Forecasting: Predicción de valores futuros o tendencias basadas en datos históricos, utilizando algoritmos y técnicas de machine learning para identificar patrones y relaciones en los datos.

·Classification: Algoritmos de aprendizaje supervisado que identifican a qué categoría pertenece una nueva observación, basándose en un conjunto de datos de entrenamiento.

·Recommender System: Es una herramienta que utiliza algoritmos para analizar datos de usuarios y hacer recomendaciones personalizadas sobre productos, servicios o contenido. ·Optimizacion: Ajuste de los parámetros de un modelo para mejorar su rendimiento.

·Computer Vision: Uso de algoritmos para procesar, analizar y comprender imágenes del mundo real para producir información numérica o simbólica.

·Regression:Un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que predice un valor numérico continuo basado en variables independientes. ·Clustering:Algoritmos de aprendizaje no supervisado que agrupan datos en subconjuntos o clústeres basados en similitudes sin etiquetas previas.

El aprendizaje automático se encuentra dentro del amplio espectro de la IA. Utiliza algoritmos que analizan datos para extraer patrones y generar predicciones. Este proceso puede realizarse mediante aprendizaje supervisado o no supervisado. #machinelearning #IA