TIC, TAC, TEP: Aprender en el siglo XXI

Tecnologías Información, Aprendizaje y Participación


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Tus datos más limpios, casi sin frotar

Hasta en la profesión más sexy del siglo XXI se tienen que realizar tareas “poco gratas”, como limpiar los datos. Sin embargo, la recogida, limpieza y transformación de los datos puede llegar a consumir hasta un 80% del tiempo del Data Scientist. Para obtener Insights “brillantes”, debemos alimentar los algoritmos con datos que cumplan unos mínimos de calidad. Y no siempre es fácil definir esos “mínimos”. En este post, ,publicado en LUCA, vamos a analizar las posibles fuentes de error de los datos, cómo evaluar su calidad, identificar los tipos de errores más habituales y en qué consiste el proceso de Data Cleansing”. En el siguiente post, nos pondremos manos a la obra con un ejemplo

janitor

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¿Cuánto gastan los bomberos londinenses por salvar a gatitos indefensos? El Open Data responde

Os dejo el enlace a  la segunda parte del  artículo publicado en Luca sobre cómo aplicar PowerBI Desktop  a los datos de avisos a los Bomberos de Londres para poner de relieve un problema real. El elevado número de avisos por rescate de mascotas tiene un coste muy elevado y en ocasiones supone un mal uso de un recurso de emergencia, como son los Bomberos. El análisis de los datos de servicio y su visualización con una herramienta adecuada, permitieron a los responsables iniciar acciones correctoras.

ardilla


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Ciudades Inteligentes: Exprimiendo Open Data con Power BI

Retomo mi blog con una nueva orientación basada en Data Science, que no deja de fundamentarse en las TIC, para aprender de lo que nos dicen los datos (TAC), y tomar medidas que nos permitan cambiar o al menos intentar mejorar nuestro mundo (TEP).

Os dejo el enlace a mi primer artículo publicado en Luca, la Unidad de Negocio de Telefónica responsable de las soluciones basadas en tecnología Big Data.

En este artículo, que publicaremos en dos post, hablaremos de Smart Cities y de cómo pueden utilizar sus datos para ser más “smart”. Trabajaremos con un dataset de ejemplo del London Data Store (sobre los servicios de los Bomberos) para aprender a utilizar Power BI Desktop como herramienta de análisis y visualización de datos. Y, por último, sacaremos conclusiones.

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