Thinking in Python

  Desarrollo  Análisis Exploratorio de Datos (EDA) El AED consiste en aplicar un conjunto de técnicas estadísticas dirigidas a explorar, describir y resumir la naturaleza de los datos, de tal forma que podamos garantizar su objetividad e interoperabilidad. Gracias a ello se pueden identificar posibles errores, revelar la presencia de valores atípicos, comprobar la relación entre variables (correlaciones) y su posible redundancia, así como realizar un análisis descriptivo de los datos mediante representaciones gráficas y resúmenes de los aspectos más significativos. En muchas ocasiones, esta exploración de los datos se descuida y no se lleva a cabo de manera correcta. Por este motivo, desde datos.gob.es hemos elaborado una guía introductoria que recoge una serie de tareas mínimas para realizar un correcto Análisis Exploratorios de Datos, paso previo y necesario antes de llevar a cabo cualquier tipo de análisis estadístico o predictivo ligado a las técnicas de machine learni...

Para modelar abstracciones iterativas de la educación disruptiva utilizando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones, se pueden considerar las siguientes propuestas: —- Modelado de redes neuronales : Las redes neuronales son un tipo de arquitectura computacional que admite transformaciones y que se puede utilizar para modelar abstracciones iterativas de la educación disruptiva. Se puede diseñar una red neuronal que tome en cuenta el historial académico de cada estudiante y le ofrezca un plan de estudios personalizado y adaptativo, que se ajuste a sus necesidades y habilidades. Diseño de la Red Neuronal: Entrada : El historial académico de un estudiante puede incluir información como calificaciones, cursos tomados, áreas de interés, etc. Esta información se utilizará como entrada para la red neuronal. Capas Ocultas : Las capas ocultas de la red serán las encargadas de aprender y representar las relaciones y patrones en los datos. Pueden ser varias capas y cada una pued...