エピソード

  • Del Mapa al Mercado: Revolución del Geomarketing con Geoinformática 🌐

    Del Mapa al Mercado: Revolución del Geomarketing con Geoinformática 🌐
    2024/12/18
    🌍 Descubre cómo la geoinformática y el geomarketing están transformando las estrategias comerciales en la Zona Metropolitana de Toluca. 📍 Analizamos metodologías innovadoras y su aplicación en la ubicación de farmacias para optimizar la toma de decisiones empresariales. 🏪 Únete a nosotros en esta fascinante exploración de datos y mapas inteligentes. 📊✨ Benítez Valerio, V. S. (2020). Geoinformática para la ubicación de nuevos sitios de farmacias en la Zona Metropolitana de Toluca [Tesis de maestría, Universidad Autónoma del Estado de México]. http://hdl.handle.net/20.500.11799/109707
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    22 分
  • Del Dato al Like: Ciencia de Datos y Redes Sociales a tu Favor👍

    Del Dato al Like: Ciencia de Datos y Redes Sociales a tu Favor👍
    2024/12/11
    📊 Transforma tus Datos en Éxito: Estrategias Digitales y Redes Sociales 🌟 La ciencia de datos es el corazón del marketing digital, ofreciendo insights precisos que impulsan tus estrategias en redes sociales. Con el análisis adecuado, tu marca puede conectar con su audiencia de manera efectiva, mejorar su presencia online y aumentar las ventas. Vargas, K, Romero, Y y Vega, N. (2023). Estrategias de Marketing digital enfocadas a las redes sociales revisión Sistemática. Corporación Unificada Nacional de Educación Superior-CUN. Garcia, J., Molina, J., Berlanga, A., Patricio, M., Bustamante , Á., & Padilla, W. (2018). Ciencia de datos: Técnicas analiticas y aprendisaje estadistico. Un Enfoque práctico. Alfaomega.https://www.academia.edu/43722825/Ciencia_de_datos_T%C3%A9cnicas_anal%C3%ADticas_y_aprendizaje_estad%C3%ADstico
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    18 分
  • Predicción y Descripción: Dos Caras de la Ciencia de Datos 🖥️

    Predicción y Descripción: Dos Caras de la Ciencia de Datos 🖥️
    2024/12/04
    🔍 ¿Qué son los Modelos Predictivos y Descriptivos? Exploramos las diferencias clave entre estos dos tipos de modelos. Descubre cómo los modelos descriptivos nos ayudan a comprender y resumir los datos históricos, mientras que los modelos predictivos nos permiten prever tendencias futuras y tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos. 🔧 Técnicas y Herramientas Clave Nos sumergimos en las técnicas y herramientas más utilizadas en la creación de estos modelos. Desde la regresión logística y los árboles de decisión hasta las redes neuronales y el aprendizaje profundo, te explicamos cómo y cuándo usar cada técnica para obtener los mejores resultados. Garcia, J., Molina, J., Berlanga, A., Patricio, M., Bustamante , Á., & Padilla, W. (2018). Ciencia de datos: Técnicas analiticas y aprendisaje estadistico. Un Enfoque práctico. Alfaomega.https://www.academia.edu/43722825/Ciencia_de_datos_T%C3%A9cnicas_anal%C3%ADticas_y_aprendizaje_estad%C3%ADstico
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    14 分
  • Geografía: Prevención con Ciencia de Datos 🌎

    Geografía: Prevención con Ciencia de Datos 🌎
    2024/11/27
    🔍 Acompáñanos en este viaje donde los datos cobran vida y se convierten en herramientas esenciales para la seguridad. Conoce las historias y los innovadores proyectos que están redefiniendo la manera en que entendemos y gestionamos nuestro entorno. 🔔 ¡No te pierdas este episodio revelador de CiencIA! Prepárate para ver el mundo desde una nueva perspectiva y entender cómo la ciencia de datos está ayudando a construir un futuro más seguro y resiliente. Bernal Lima, A. (2022). Peligros por inundación y remoción en masa en el municipio de Zinacantepec. Universidad Autónoma del Estado de México. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26225.76646
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    15 分
  • Ciencia de datos 1💻: Explorando el Poder del Big Data

    Ciencia de datos 1💻: Explorando el Poder del Big Data
    2024/11/19
    En este episodio, nos sumergimos en el universo del Big Data con la guía del libro "Ciencia de datos: Técnicas analíticas y aprendizaje estadístico. Un Enfoque práctico", escrito por Jesús García. Descubre cómo el Big Data está revolucionando diversas industrias y transformando la manera en que las empresas toman decisiones. Analizaremos casos de estudio y aplicaciones prácticas del Big Data, desde la mejora de procesos en la industria manufacturera hasta la personalización de servicios en el sector retail. Entenderemos cómo la enorme cantidad de datos generados diariamente puede ser aprovechada para descubrir patrones, predecir tendencias y optimizar operaciones en tiempo real. Garcia, J., Molina, J., Berlanga, A., Patricio, M., Bustamante , Á., & Padilla, W. (2018). Ciencia de datos: Técnicas analiticas y aprendisaje estadistico. Un Enfoque práctico. Alfaomega.https://www.academia.edu/43722825/Ciencia_de_datos_T%C3%A9cnicas_anal%C3%ADticas_y_aprendizaje_estad%C3%ADstico

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    16 分
  • Deep Learning 🤖

    Deep Learning 🤖
    2024/11/14
    LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
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    20 分