DataLab Community genera colaboración entre profesionales y aprendices en Ciencia de Datos. Compartimos conocimiento y desarrollamos habilidades para impulsar la Ciencia de Datos en nuestra región.
Cómo fue que surgió lo que llamamos Big Data.
Varias perspectivas sobre qué es Data Science.
Qué estudia exactamente la Ciencia de Datos.
Introducción al Arte de la Ciencia de Datos.
Este documento presenta una jornada sobre Big Data y Machine Learning como herramientas del futuro. Explica conceptos clave como Data Science, tipos de datos, análisis de datos, visualización de datos, Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación y Deep Learning. También describe herramientas populares para trabajar con datos masivos y aprendizaje automático como Python, R, Tableau y plataformas en la nube. El objetivo es mostrar cómo estas tecnologías pueden extraer valor de los datos.
El documento presenta una introducción a los conceptos de Data Science. Explica que los datos son fundamentales para el análisis y la toma de decisiones, y que la cantidad de datos generados diariamente es enorme y está creciendo rápidamente. Define brevemente el rol de un Data Scientist y las habilidades requeridas, que incluyen álgebra lineal, análisis estadístico, procesamiento de datos y machine learning. Finalmente, menciona algunos casos de uso comunes de machine learning como el reconocimiento de imágenes y voz, y su aplicación en diferentes
Taller Big Data, ciencia de datos y R - IEEE SB UMH y Geeky TheoryMario Pérez Esteso
Este documento presenta un análisis de reglas de asociación de los datos del Titanic para predecir qué pasajeros sobrevivieron. Se describen las fases de la ciencia de datos, incluida la recolección de datos del Titanic que incluyen clase, sexo, edad y supervivencia. Luego, se crean reglas de asociación con R y se inspeccionan para encontrar patrones como que las mujeres y niños de primera y segunda clase tenían más probabilidades de sobrevivir. Finalmente, se proporcionan visualizaciones como scatter plots y histogramas para expl
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento presenta una investigación sobre Big Data. Introduce el tema y define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, alta velocidad y variedad que requieren nuevas formas de procesamiento para extraer valor e información. Explica las diferentes clasificaciones de datos, incluyendo estructurados, semi-estructurados y no estructurados. También compara Business Intelligence tradicional con Big Data y describe algunas herramientas comunes para implementar soluciones de Big Data como Hadoop, MapReduce y Apache Spark.
El documento trata sobre Big Data, describiendo que se refiere a grandes cantidades de datos que provienen de múltiples fuentes y son difíciles de procesar con software convencional. Explica que Big Data se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad y cómo difiere de datos tradicionales. Además, detalla algunas aplicaciones como segmentación, predicción, recomendaciones y análisis operacional, así como los componentes tecnológicos y técnicas analíticas necesarias para su gestión.
Cómo fue que surgió lo que llamamos Big Data.
Varias perspectivas sobre qué es Data Science.
Qué estudia exactamente la Ciencia de Datos.
Introducción al Arte de la Ciencia de Datos.
Este documento presenta una jornada sobre Big Data y Machine Learning como herramientas del futuro. Explica conceptos clave como Data Science, tipos de datos, análisis de datos, visualización de datos, Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación y Deep Learning. También describe herramientas populares para trabajar con datos masivos y aprendizaje automático como Python, R, Tableau y plataformas en la nube. El objetivo es mostrar cómo estas tecnologías pueden extraer valor de los datos.
El documento presenta una introducción a los conceptos de Data Science. Explica que los datos son fundamentales para el análisis y la toma de decisiones, y que la cantidad de datos generados diariamente es enorme y está creciendo rápidamente. Define brevemente el rol de un Data Scientist y las habilidades requeridas, que incluyen álgebra lineal, análisis estadístico, procesamiento de datos y machine learning. Finalmente, menciona algunos casos de uso comunes de machine learning como el reconocimiento de imágenes y voz, y su aplicación en diferentes
Taller Big Data, ciencia de datos y R - IEEE SB UMH y Geeky TheoryMario Pérez Esteso
Este documento presenta un análisis de reglas de asociación de los datos del Titanic para predecir qué pasajeros sobrevivieron. Se describen las fases de la ciencia de datos, incluida la recolección de datos del Titanic que incluyen clase, sexo, edad y supervivencia. Luego, se crean reglas de asociación con R y se inspeccionan para encontrar patrones como que las mujeres y niños de primera y segunda clase tenían más probabilidades de sobrevivir. Finalmente, se proporcionan visualizaciones como scatter plots y histogramas para expl
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento presenta una investigación sobre Big Data. Introduce el tema y define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, alta velocidad y variedad que requieren nuevas formas de procesamiento para extraer valor e información. Explica las diferentes clasificaciones de datos, incluyendo estructurados, semi-estructurados y no estructurados. También compara Business Intelligence tradicional con Big Data y describe algunas herramientas comunes para implementar soluciones de Big Data como Hadoop, MapReduce y Apache Spark.
El documento trata sobre Big Data, describiendo que se refiere a grandes cantidades de datos que provienen de múltiples fuentes y son difíciles de procesar con software convencional. Explica que Big Data se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad y cómo difiere de datos tradicionales. Además, detalla algunas aplicaciones como segmentación, predicción, recomendaciones y análisis operacional, así como los componentes tecnológicos y técnicas analíticas necesarias para su gestión.
Este documento describe Big Data y sus características. Define Big Data como grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados que son difíciles de manejar con bases de datos convencionales. Explica que Big Data puede usarse para optimizar cadenas de suministro y que ofrece ventajas a las empresas al permitirles mejorar divisiones con malos resultados sin intervención directa.
Este documento describe los conceptos fundamentales de los datos masivos (Big Data), incluyendo su definición, orígenes, tipos, herramientas de análisis y aplicaciones. Explica que el Big Data se refiere a la capacidad de producir correlaciones a partir de grandes cantidades de datos de diversos orígenes que se producen y procesan rápidamente. También describe brevemente los conceptos de minería de datos, inteligencia artificial y análisis de datos aplicados al Big Data.
El documento describe Big Data y las herramientas para su análisis. Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que crecen rápidamente y son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales. Hadoop es una plataforma popular de código abierto para almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida. El documento también discute otras herramientas como Pig, Hive, HDFS e Impala que se usan con Hadoop para extraer información de los datos.
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Los datos masivos (Big Data) están cambiando la forma de acceder, comprender, planificar y también la forma de vivir. Este nuevo paradigma están entrando de lleno en todos los ámbitos sociales. El mundo académico y de aprendizaje no va ser menos. La analítica del aprendizaje y académico está focalizado en la educación. En esta presentación (en beta) presentamos en MoodleMoot 2014 Colombia para dar a conocer todo este ecosistema del dato.
Este documento presenta una introducción a Big Data, definiendo sus características principales y tecnologías clave. Explica que Big Data involucra grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que requieren nuevas formas de procesamiento. También describe herramientas como Hadoop, bases de datos NoSQL e in-memory que permiten el análisis de grandes datos. Concluye que Big Data cambia la forma en que las empresas toman decisiones y recomienda crear repositorios centralizados de metadatos para aprovechar al máximo los
Este documento describe Big Data y sus componentes. Define Big Data como información que no puede ser procesada usando herramientas tradicionales, y explica sus unidades de medida como petabytes y exabytes. Luego describe las fuentes de Big Data como redes sociales, datos de máquinas, transacciones y datos biométricos y humanos. Finalmente, resume que Hadoop es una plataforma popular para analizar grandes cantidades de datos mediante la distribución en clústeres y el uso de MapReduce.
Este documento habla sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a datos que no pueden ser procesados usando herramientas tradicionales debido a su gran volumen. Luego describe algunas unidades de medida para el tamaño de los datos y las principales fuentes de datos a gran escala, como redes sociales, dispositivos conectados y registros de transacciones. Finalmente, resume que Hadoop es una popular plataforma de código abierto usada para analizar grandes cantidades de datos distribuidos a través de su arquitectura HDFS y Map
El documento describe la evolución de las bases de datos a través de los años, comenzando con las tarjetas perforadas y cintas magnéticas en las décadas de 1960 y 1970, el desarrollo del modelo relacional en la década de 1970, y el crecimiento de las bases de datos relacionales y SQL en las décadas posteriores. También discute conceptos más recientes como big data, analytics, web crawling, y problemas asociados con grandes conjuntos de datos.
El documento habla sobre el Big Data. Explica que cada día se generan más datos de personas y dispositivos que se almacenan en la nube. El Big Data se refiere a colecciones grandes y complejas de datos que son difíciles de procesar con herramientas convencionales. Estos datos provienen de fuentes como el rastreo en internet y redes sociales. El análisis de Big Data trae beneficios como nuevos descubrimientos e información valiosa para negocios y la ciencia. En el futuro, el Internet de las Cosas generará
Esta es una actualización de el proyecto de Big Data que ha llegado a un primer resultado, El mapa de emotividad basada en Twitter, por cada entidad de México. El siguiente paso será hacer esto en tiempo real.
El documento define Big Data como grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que son difíciles de procesar con herramientas tradicionales. Explica que Big Data se refiere generalmente a petabytes y exabytes de datos y proporciona ejemplos de fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, registros transaccionales y biométricos. Describe los componentes clave de una plataforma Hadoop para el análisis de Big Data y cómo los científicos e investigadores están aprovech
Este documento describe el concepto de Big Data y sus aplicaciones en recursos humanos. Explica que el Big Data se basa en el procesamiento de grandes volúmenes y variedades de datos a alta velocidad para extraer valor e inteligencia. A continuación, detalla cómo el Big Data se usa en recursos humanos para mejorar la identificación de talento, la gestión del rendimiento, la retención de empleados y la compensación. Finalmente, enfatiza la importancia de considerar el impacto del Big Data en la cultura organizacional antes de su implementación.
El documento define Big Data y explica que se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones pueden analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones comerciales. Describe los cinco pasos clave para administrar y analizar grandes conjuntos de datos: establecer una estrategia, identificar fuentes de datos, acceder y almacenar los datos, analizar los datos, y tomar decisiones basadas en los datos.
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.
El documento habla sobre el big data y los desafíos de almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. Explica que el big data se refiere a sistemas que manejan grandes cantidades de datos que son difíciles de buscar, almacenar y analizar debido a su tamaño y complejidad. También describe cómo el límite superior de procesamiento de datos se ha duplicado cada 40 meses y cómo el big data se aplica a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual.
O documento fornece instruções para um professor sobre como incluir alunos em seu curso no Moodle, alterar as configurações de um questionário inteligente e capturar a tela com as respostas dos alunos.
Shahzad Nasir is a procurement and logistics professional based in Dubai. He has over 5 years of experience procuring spare parts and packaging materials while ensuring transparency and obtaining the highest quality at the lowest price. His responsibilities include negotiating contracts, evaluating suppliers, preparing purchase orders, and maintaining inventory records. He aims to timely supply materials according to project plans and resolve any issues with undelivered goods.
DHCP es un protocolo que permite configurar dinámicamente los parámetros de red necesarios para que un sistema pueda comunicarse de forma efectiva, asignando direcciones IP y otra información. FreeBSD usa la implementación de DHCP provista por el ISC.
Este documento describe Big Data y sus características. Define Big Data como grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados que son difíciles de manejar con bases de datos convencionales. Explica que Big Data puede usarse para optimizar cadenas de suministro y que ofrece ventajas a las empresas al permitirles mejorar divisiones con malos resultados sin intervención directa.
Este documento describe los conceptos fundamentales de los datos masivos (Big Data), incluyendo su definición, orígenes, tipos, herramientas de análisis y aplicaciones. Explica que el Big Data se refiere a la capacidad de producir correlaciones a partir de grandes cantidades de datos de diversos orígenes que se producen y procesan rápidamente. También describe brevemente los conceptos de minería de datos, inteligencia artificial y análisis de datos aplicados al Big Data.
El documento describe Big Data y las herramientas para su análisis. Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que crecen rápidamente y son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales. Hadoop es una plataforma popular de código abierto para almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida. El documento también discute otras herramientas como Pig, Hive, HDFS e Impala que se usan con Hadoop para extraer información de los datos.
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Los datos masivos (Big Data) están cambiando la forma de acceder, comprender, planificar y también la forma de vivir. Este nuevo paradigma están entrando de lleno en todos los ámbitos sociales. El mundo académico y de aprendizaje no va ser menos. La analítica del aprendizaje y académico está focalizado en la educación. En esta presentación (en beta) presentamos en MoodleMoot 2014 Colombia para dar a conocer todo este ecosistema del dato.
Este documento presenta una introducción a Big Data, definiendo sus características principales y tecnologías clave. Explica que Big Data involucra grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que requieren nuevas formas de procesamiento. También describe herramientas como Hadoop, bases de datos NoSQL e in-memory que permiten el análisis de grandes datos. Concluye que Big Data cambia la forma en que las empresas toman decisiones y recomienda crear repositorios centralizados de metadatos para aprovechar al máximo los
Este documento describe Big Data y sus componentes. Define Big Data como información que no puede ser procesada usando herramientas tradicionales, y explica sus unidades de medida como petabytes y exabytes. Luego describe las fuentes de Big Data como redes sociales, datos de máquinas, transacciones y datos biométricos y humanos. Finalmente, resume que Hadoop es una plataforma popular para analizar grandes cantidades de datos mediante la distribución en clústeres y el uso de MapReduce.
Este documento habla sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a datos que no pueden ser procesados usando herramientas tradicionales debido a su gran volumen. Luego describe algunas unidades de medida para el tamaño de los datos y las principales fuentes de datos a gran escala, como redes sociales, dispositivos conectados y registros de transacciones. Finalmente, resume que Hadoop es una popular plataforma de código abierto usada para analizar grandes cantidades de datos distribuidos a través de su arquitectura HDFS y Map
El documento describe la evolución de las bases de datos a través de los años, comenzando con las tarjetas perforadas y cintas magnéticas en las décadas de 1960 y 1970, el desarrollo del modelo relacional en la década de 1970, y el crecimiento de las bases de datos relacionales y SQL en las décadas posteriores. También discute conceptos más recientes como big data, analytics, web crawling, y problemas asociados con grandes conjuntos de datos.
El documento habla sobre el Big Data. Explica que cada día se generan más datos de personas y dispositivos que se almacenan en la nube. El Big Data se refiere a colecciones grandes y complejas de datos que son difíciles de procesar con herramientas convencionales. Estos datos provienen de fuentes como el rastreo en internet y redes sociales. El análisis de Big Data trae beneficios como nuevos descubrimientos e información valiosa para negocios y la ciencia. En el futuro, el Internet de las Cosas generará
Esta es una actualización de el proyecto de Big Data que ha llegado a un primer resultado, El mapa de emotividad basada en Twitter, por cada entidad de México. El siguiente paso será hacer esto en tiempo real.
El documento define Big Data como grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que son difíciles de procesar con herramientas tradicionales. Explica que Big Data se refiere generalmente a petabytes y exabytes de datos y proporciona ejemplos de fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, registros transaccionales y biométricos. Describe los componentes clave de una plataforma Hadoop para el análisis de Big Data y cómo los científicos e investigadores están aprovech
Este documento describe el concepto de Big Data y sus aplicaciones en recursos humanos. Explica que el Big Data se basa en el procesamiento de grandes volúmenes y variedades de datos a alta velocidad para extraer valor e inteligencia. A continuación, detalla cómo el Big Data se usa en recursos humanos para mejorar la identificación de talento, la gestión del rendimiento, la retención de empleados y la compensación. Finalmente, enfatiza la importancia de considerar el impacto del Big Data en la cultura organizacional antes de su implementación.
El documento define Big Data y explica que se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones pueden analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones comerciales. Describe los cinco pasos clave para administrar y analizar grandes conjuntos de datos: establecer una estrategia, identificar fuentes de datos, acceder y almacenar los datos, analizar los datos, y tomar decisiones basadas en los datos.
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.
El documento habla sobre el big data y los desafíos de almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. Explica que el big data se refiere a sistemas que manejan grandes cantidades de datos que son difíciles de buscar, almacenar y analizar debido a su tamaño y complejidad. También describe cómo el límite superior de procesamiento de datos se ha duplicado cada 40 meses y cómo el big data se aplica a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual.
O documento fornece instruções para um professor sobre como incluir alunos em seu curso no Moodle, alterar as configurações de um questionário inteligente e capturar a tela com as respostas dos alunos.
Shahzad Nasir is a procurement and logistics professional based in Dubai. He has over 5 years of experience procuring spare parts and packaging materials while ensuring transparency and obtaining the highest quality at the lowest price. His responsibilities include negotiating contracts, evaluating suppliers, preparing purchase orders, and maintaining inventory records. He aims to timely supply materials according to project plans and resolve any issues with undelivered goods.
DHCP es un protocolo que permite configurar dinámicamente los parámetros de red necesarios para que un sistema pueda comunicarse de forma efectiva, asignando direcciones IP y otra información. FreeBSD usa la implementación de DHCP provista por el ISC.
Dr. Valeriy Golubenko has extensive experience and skills in applied mathematics, SEO, digital marketing, copywriting, and chess coaching. He has a Ph.D. in applied mathematics and has worked in various roles relating to programming, content writing, sales, and management over the past 30 years. Golubenko is fluent in English and Russian and has authored several publications and books.
Revolusi sosial terjadi di Banten pada 1945-1946 yang dipimpin oleh Tje Mamat dan Dewan Rakyat. Mereka merebut kekuasaan dari Residen Ahmad Chatib dan mengambil alih kantor-kantor pemerintahan. Upaya penumpasan dilakukan pemerintah pusat hingga akhirnya kekuasaan kembali ke tangan residen pada Januari 1946.
This document summarizes the work of Rising Star Outreach, an organization that helps leprosy-affected communities in India become self-sufficient. It discusses three major initiatives: economic rehabilitation through microloans and skills training to replace begging; mobile medical care to treat injuries and illnesses; and education including a boarding school to provide children opportunities. It provides an example of one woman who received a loan and now runs a successful tea business, allowing her daughter to attend the school. The document encourages supporting this work through volunteering, advocacy, sponsorship of children's education, or donations.
M.Sc Advanced Chemical Engineering BrochureFaisal Mumtaz
The document provides information about the graduate programs in Chemical Engineering at the University of Bahrain. Specifically, it outlines the structure of the Master of Science and Doctor of Philosophy programs. The MSc requires completion of 4 core courses, 4 elective courses, and a thesis. The PhD requires three years of original research work culminating in a thesis. Admission requirements include a minimum GPA and English language proficiency scores. The department aims to provide in-depth studies, train students in research, and produce graduates for leadership roles in industry.
El documento describe las diferentes profesiones relacionadas con la ciencia de datos, incluyendo analistas de datos, ingenieros de datos, visualizadores de datos, gerentes de datos y científicos de datos. Explica que los analistas de datos se enfocan en convertir los datos en información e información en conocimientos mediante modelos descriptivos y diagnósticos. Los ingenieros de datos se encargan de construir y mantener la infraestructura de datos. Los visualizadores de datos comunican los hallazgos de una manera comprensible. Los gerentes de datos impulsan
Job Skills Webinar (Session 3) - Problem Solving, Understanding the Big Pictu...Illinois workNet
To succeed in the workplace, it is important to possess certain skills. You can gain those skills through experience and training. Often, employers provide you with additional technical training. However, it is up to you to demonstrate that you have soft skills, such as a good work ethic and a great attitude.
This session from September 23, 2015 covered Problem Solving, Understanding the Big Picture, and Work Ethic.
Tyler Treat
Workiva
NATS Meetup 3/22/16
• Embracing the reality of complex systems
• Using simplicity to your advantage
• Why NATS?
• How Workiva uses NATS
You can learn more about NATS at http://www.nats.io
1) The document discusses dental stem cell banking, which involves preserving stem cells extracted from a child's milk teeth or wisdom teeth.
2) Stem cells can potentially be used to treat diseases and injuries by regenerating new healthy cells and tissues without invasive procedures.
3) Dental stem cell banking is a simple, non-invasive process done when a tooth is naturally shed. The stem cells are cryopreserved and stored for potential future medical use over a person's lifetime.
This document introduces genetic algorithms. It defines an algorithm and discusses time complexity analysis using Big O notation. It then provides examples of algorithms with different time complexities like O(n), O(n^2), O(log n), and O(n!). Genetic algorithms are introduced as a metaheuristic to solve NP-hard problems by mimicking biological evolution. The key concepts of genetic algorithms like encoding solutions, fitness functions, crossover and mutation operators are explained. An example of using genetic algorithms to solve the 8 queens problem is presented. Finally, advantages and disadvantages of genetic algorithms are summarized.
This document provides an introduction to data analysis techniques using Python. It discusses key Python libraries for data analysis like NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-Learn and libraries for data visualization like matplotlib and Seaborn. It covers essential concepts in data analysis like Series, DataFrames and how to perform data cleaning, transformation, aggregation and visualization on data frames. It also discusses statistical analysis, machine learning techniques and how big data and data analytics can work together. The document is intended as an overview and hands-on guide to getting started with data analysis in Python.
Apache Spark es un motor de cómputo unificado y conjunto de librerías para el procesamiento paralelo de datos de forma eficiente. Spark soporta múltiples lenguajes de programación y puede ejecutarse desde una laptop hasta en un gran cluster. La presentación introduce conceptos clave de Spark como transformaciones, acciones, RDDs, DataFrames y ejemplos básicos de su uso.
Metodos de kernel en machine learning by MC Luis Ricardo Peña LlamasDataLab Community
Este documento describe los métodos de kernel en machine learning. Explica cómo los kernels permiten clasificar datos no linealmente separables mapeando los datos a un espacio de características de dimensión más alta donde son linealmente separables. También resume brevemente la historia de los kernels y define formalmente qué es una función kernel válida de acuerdo con el teorema de Mercer.
Este documento discute el problema de la maldición de la dimensionalidad en machine learning. Explica que a medida que aumenta el número de variables, se hace más difícil encontrar el modelo óptimo que minimice el error. Luego resume métodos para reducir la dimensionalidad como selección de características, extracción de características y casos de éxito al aplicar estas técnicas. Finalmente, ofrece recomendaciones sobre cuándo usar reducción de dimensionalidad y qué algoritmos seleccionar dependiendo del conocimiento del problema y su dimensionalidad.
Tensor models and other dreams by PhD Andres Mendez-VazquezDataLab Community
The document discusses tensors and their applications in data science. It describes how tensors can be used to efficiently represent large collections of documents by reducing their dimensionality through techniques like sparse matrix representation and singular value decomposition. This achieves significant data compression. The document also provides a brief history of tensors, noting they were first introduced in 1898 to study the properties of crystals, building on earlier work using tensors to study manifolds.
Nueva introducción de DataLab Community del 2017. Somos una comunidad abierta de Ciencia de Datos. Generamos colaboración entre profesionales y aprendices, compartiendo conocimientos, desarrollando habilidades y vinculando para impulsar la Ciencia de Datos.
Presentación realizada en Campus Party 2016 sobre el Arte de la Ciencia de Datos. La presentación se divide en dos, por un lado está el tema de la comparativa con las artes liberales y por el otro lado está el arte de analizar datos.
Mapa conceptuales de proyectos social y productivo.pdfYudetxybethNieto
Los proyectos socio productivos constituyen una variante de formación laboral de incalculable valor formativo, que propician la participación activa, protagónica y participativa de los escolares, de conjunto con miembros de la familia y la comunidad.
3. Nuestra Iniciativa
Generemos Colaboración entre Profesionales y Aprendices de Data Science
Buscamos impulsar la ciencia de datos mediante más profesionales, mejores
habilidades, mejores soluciones y más organizaciones basadas en datos.