Ciencia de datos, teoría y ejemplos prácticos en R y Python

Aprende paso a paso con las especializaciones

Últimos artículos

Mantente informado de las nuevas publicaciones suscribiéndote a nuestro Newsletter

Forecasting series temporales con gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM y CatBoost

Ejemplo de cómo predecir el número de usuarios del sistema de alquier de bibicletas urbanas utilizando modelos de gradient boosting en python.

Análisis de puntos de interés con OpenStreetMap y python

Tutorial sobre cómo extraer y analizar datos de OpenStreetMap (OSM) con python.

Predicción del precio de Bitcoin con Python

Ejemplo de cómo utilizar modelos de forecasting para predecir el precio de la criptomoneda Bitcoin y estudio de las implicaciones que aparecen cuando una serie temporal no tenga ningún patrón.

Intervalos de predicción en modelos de forecasting

Métodos con los que estimar intervalos de predicción para modelos de machine learning aplicados a problemas de forecasting.

Autores

Artículos destacados

Introducción a los modelos GAMLSS

Introducción práctica a los modelos GAMLSS (modelos aditivos generalizados para posición, escala y forma)

ANOVA con R

Apuntes de cómo realizar los distintos tipos de ANOVA en R para comparar múltiples medias.

Detección de anomalías con Autoencoders y PCA

Ejemplos de cómo detectar anomalías con Autoencoders y PCA empleando el error de reconstrucción.

Random Forest con Python

Tutorial sobre cómo crear modelos Random Forest con Python y Scikit-learn

Skforecast

Skforecast, librería de Python que facilita el uso de modelos scikit-learn para problemas de forecasting y series temporales.

Información de contacto