Finalmenteeee, después de casi 4 años de trabajo, les quiero compartir que terminé de escribir el libro “R para Inteligencia de Negocios”, el cual aborda, de manera práctica, el uso de R y SQL para la extracción, limpieza, análisis y visualización de datos, así como para la creación de modelos y dashboards orientados a la toma de decisiones en el negocio, en poco más de 800 páginas (un poquito largo). Con este libro procuré ir desde un entendimiento del lenguaje hasta su uso avanzado, combinando el uso de métodos estadísticos, econométricos y métodos de ML con la creación de apps web/dashboards mediante Shiny (además de agregarle un montón de chistes rancios entre cada tema). El libro además contiene múltiples proyectos que muestran cómo automatizar procesos en la nube en diversas formas (como el uso de Github actions si quieres automatizar un proceso de forma gratuita), cómo poner modelos estadísticos/de ML en producción, y un par de aplicaciones web (ambas con sus respectivos repositorios de Github) que cierran el libro con casi todo lo desarrollado en los capítulos previos. Por otra parte, además casi todos los temas desarrollados utilizan datos reales que recopilé de diversas fuentes, por lo que suelen tener resultados más realistas que datos usados en ejercicios escolares.
Si están interesados en aprender R para un enfoque empresarial (con un enfoque más comunmente usado en el día a día de los trabajos del sector privado en temas de datos), pueden darle un vistazo al libro.
Pueden encontrar la versión en PDF en Google play books: https://t.co/WCLygApnZC
O, si les interesa el libro físico, también está disponible en amazon. Link para USA: https://t.co/0ZvVwsRpuU. Link para MX: https://t.co/rrJ4DWqA7k
Sin embargo, también considero que el conocimiento debe ser libre, razón por la que armé una versión HTML del libro completamente gratuita: https://t.co/IOrc150yEY
Espero que encuentren este libro de utilidad para su vida laboral. De igual forma, apreciaría bastante si pudieran compartir este proyecto, para tratar de darle la mayor difusión posible.
En otras noticias, he estado trabajando en una (mini) versión de Airflow para R. Si ya han utilizado la librería original de Python para automatizar procesos (o para temas de ingeniería de datos), les va a resultar bastante familiar.
Sigue siendo una librería en versión "beta", ya que la sigo probando y haciendo algunos cambios, pero podrían echarle un vistazo y, en caso de encontrar bugs, dejar sus comentarios en el repositorio respectivo.
Como consideración, el scheduler es un loop en un solo proceso, además, no he agregado un sistema de autenticación para el dashboard, por lo que es recomendable su uso en modo local por ahora.
En estos días haré un demo de uso con Docker.
Les comparto el link al repo: https://t.co/zmRBhiK7Do
Finalmenteeee, después de casi 4 años de trabajo, les quiero compartir que terminé de escribir el libro “R para Inteligencia de Negocios”, el cual aborda, de manera práctica, el uso de R y SQL para la extracción, limpieza, análisis y visualización de datos, así como para la creación de modelos y dashboards orientados a la toma de decisiones en el negocio, en poco más de 800 páginas (un poquito largo). Con este libro procuré ir desde un entendimiento del lenguaje hasta su uso avanzado, combinando el uso de métodos estadísticos, econométricos y métodos de ML con la creación de apps web/dashboards mediante Shiny (además de agregarle un montón de chistes rancios entre cada tema). El libro además contiene múltiples proyectos que muestran cómo automatizar procesos en la nube en diversas formas (como el uso de Github actions si quieres automatizar un proceso de forma gratuita), cómo poner modelos estadísticos/de ML en producción, y un par de aplicaciones web (ambas con sus respectivos repositorios de Github) que cierran el libro con casi todo lo desarrollado en los capítulos previos. Por otra parte, además casi todos los temas desarrollados utilizan datos reales que recopilé de diversas fuentes, por lo que suelen tener resultados más realistas que datos usados en ejercicios escolares.
Si están interesados en aprender R para un enfoque empresarial (con un enfoque más comunmente usado en el día a día de los trabajos del sector privado en temas de datos), pueden darle un vistazo al libro.
Pueden encontrar la versión en PDF en Google play books: https://t.co/WCLygApnZC
O, si les interesa el libro físico, también está disponible en amazon. Link para USA: https://t.co/0ZvVwsRpuU. Link para MX: https://t.co/rrJ4DWqA7k
Sin embargo, también considero que el conocimiento debe ser libre, razón por la que armé una versión HTML del libro completamente gratuita: https://t.co/IOrc150yEY
Espero que encuentren este libro de utilidad para su vida laboral. De igual forma, apreciaría bastante si pudieran compartir este proyecto, para tratar de darle la mayor difusión posible.
Me gustaba tanto una persona desde hace tanto, que cuando por fin tuve el privilegio de tener una cita con ella me esforcé demasiado. Es irónico pero creo que eso se interpretó como Love Bombing y arruinó las cosas. No dejo de pensar en todo lo que pude haber hecho diferente
Este ejercicio usa un proceso con Google Sheets que requiere de una Service Account para funcionar, ya que me pareció interesante desarrollar un caso de este estilo, que son los que suelen dar más dolores de cabeza a la hora de automatizarlos.
Holaaaa. Escribí un tutorial sobre cómo automatizar scripts en la nube de forma gratuita con GitHub actions (con un ejemplo en R). Les dejo el link por si quieren leerlo: https://t.co/JSAbZcituf
Hola! Les comparto que escribí un tutorial sobre cómo hacer comparativos de cadenas de texto parecidas en SQL (MySQL) mediante el algoritmo de distancia de Levenshtein, con un ejemplo incluido. El link al tutorial:
https://t.co/HHB8BDsYOR
Mi momento favorito de cuando hablo con gente que usa MongoDB es cuando me empiezan a explicar como tienen datos en 2 t̶a̶b̶l̶a̶s̶ colecciones y para cruzarlos hacen un s̶e̶l̶e̶c̶t̶ find de ambos (por separado) y luego los "unen" con un bucle en el código