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Garaje de ideas | Data
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Garaje de ideas | Digital Company for nonconformists. Si te has instalado la fibra de Telefónica, te has tomado un cóctel con Red Bull a media tarde, has contratado una hipoteca en el Santander o consultado tu factura de Endesa… entonces quizás nos conozcas más de lo que crees.
En Garaje combinamos Tecnología, Diseño, Data y Growth para crear servicios y productos intuitivos y conectados que mejoran la vida de las personas y hacen que los negocios de nuestros clientes crezcan. www.garajedeideas.com
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RAG LangChain: todo lo que necesitas saber
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En este vídeo te contamos cómo usar RAG Langchain
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- Introducción a los Bucles FOR en Python: czcams.com/video/qVrH84M8yvE/video.html
Este vídeo sobre Pandas fue impartido por Elvin Gómez - Data Team Lead & Content Creator
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Garaje de ideas es un estudio de Diseño, Tecnología, Data y Growth.
En este canal encontrarás tutoriales, cursos y ejemplos prácticos paso a paso de Data Analytics, Data Science y Data Engineering.
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Me encantó la explicación. Tienes alguna bibliografía recomendada para gobierno del dato?
excelente aportación, el repo que específicas no es el de este código
Hola! Está todo en el repo que hemos indicado en la descripción ;). En el README te explica como utilizarlo y si te das cuenta, en la carpeta de "GarajeDeIdeas" encontrarás esta parte: github.com/codingmindset/youtube-tutorials/tree/main/GarajeDeIdeas/2.RAG
Gracias por la infooooo ! Buenísimo el video !
¡Gracias a ti! Nos alegramos mucho de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Cual seria el lenguaje de programacion que podria optimizar los problemas de python y R cuando hay grandes cantidades de datos?
excelente video, vine buscando cobre y encontre oro
¡Gracias por tu comentario! Nos alegramos mucho de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Existe alguna diferencia importante en cuestiones de optimización o para implementar otras herramientas (ex. CUDA) entre ambas librerías?
Y si modificamos la fechas y el periodo de tiempo (por horas)??
Es un planteamiento válido, pero implica ciertos cambios conceptuales. La variación intradiaria (e.g. por horas) tiene patrones muy distintos a los diarios, por lo que el problema que resolverías sería distinto. De la misma forma, el objetivo sería distinto, así como las decisiones a tomar. La estrategia de lags o incluso de features externas también habría que repensarla y adaptarla. Siempre que se tengan estas cuestiones en cuenta, no habría mayor problema en hacerlo. Otra cosa es conseguir que funcione :D
Buenísimo video!
Gracias! Nos alegramos mucho de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Interesante el sesgo, lo entendi xD wuau q increible
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Buen video introductorio, pero dices mucho y a la vez nada. No es queja sino crítica constructiva. Trata de explicar lo que hacen las lineas de código, cómo funcionan, qué hacen, cúal es la mecánica detras de, etc. Es muy ambiguo decir: "Como les comente aquí, pasamos las herramientas. Aja, pero por qué esos parametros, que otros pudieran ser....
Data sharing es permitido teniendo en cuenta las normas de datos o Gobernanza de estos? GDPR o RGPD. Me encanta todo su contenido, me devuelve a la universidad, además de conceptos nuevos para mí, me actualiza. Es un contenido de mucho valor profesional. A nivel universitario y de especialización. O post universitario. Eso marca la diferencia a otros cursos en internet. Muchas gracias. Muchas bendiciones para todos y que sus días seán muy productivos al final de estos.
Los sigo, los sigo 😊😊😊
Esta super bueno el video, podrias compartir el google colab para a ver a detalle los pasos, me seria muy util.
Super buenos videos, no sé como no los había visto antes
estas siendo mi padre en esto jajajaj
#Crack 🎉
Gracias por tu comentario, Mario! Nos alegramos de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Este canal es genial hay mucha información valiosa!
Muchas gracias! Nos alegramos mucho de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Claramente eres un gran cientifico de datos, pero en trading son practicamente sistemas algoritmicos los que operan, estos son los que mueven mas del 80% del volumen de operaciones, y muchos de estos son modelos desarrollados con redes neuronales. Creo que entre todos los mercados que escogiste, el de acciones seria el menos propenso a predicciones de valores futuros, podrias hacer el intento con FOREX o futuros y creo que estos pueden dar resultados un poco mejores. Saludos
Totalmente de acuerdo! Además de otros mercados, también se juega mucho con el target del modelo o incluso utilizando paradigmas de reinforcement learning que actúen con "policies" que maximicen, por ejemplo, el beneficio de operaciones intradiarias. El video pretende ser más una visualización de los errores habituales al empezar. Muchas gracias por el aporte!
veníamos a hacernos ricos y nos hemos ido más sabios
Exactamente! Gracias por tu comentario y nos alegramos mucho de que nuestro contenido te sirva de ayuda :)
Grácias me hubiera gustado ver código en vivo😊
Hola! Gracias a ti por tu sugerencia. Lo tendremos en cuenta :)
¡Excelente contenido como de costumbre! 🤝 Espero que este contenido llegue a cada vez más personas interesadas en el tema. ¡Muchas Gracias!
Excelente! Grande Javier! La brújula que nos ayuda a a puntar un norte a los que estamos pasando de Ing. de Sistemas de Infomación a Datascience.... y Sí, tengo una pregunta que pues puede parecer lógica su respuesta: Si tenemos una herramienta como Jupyter (Que pueden ser más) Supongo que es por la cantidad de datos que soporta para analizar y marca la diferencia ante otras como Excel? si esto es cierto, qué otras diferencias marcaría?
Hola Jorge. Me alegro que te haya gustado el vídeo. Como hablamos de tecnologías usadas en análisis de datos, podemos hablar por una parte de las herramientas para analizar datos, propiamente dichas, y por otra, de los IDEs (integrated development enviroments). En el primer grupo se encuentran lenguajes de programación como Python o R, así como las cientos de librerías o paquetes de estos lenguajes que están específicamente diseñadas para el análisis de datos. En caso de Python, librerías como Numpy, Pandas o Matplotlib son algunas de las más populares. La combinación de todas estas librerías es lo que nos va a permitir ir más allá de Excel en el análisis de datos (sin quitarle nada de mérito a Excel, que sigue siendo una herramienta genial). Por otra parte, los IDEs son interfaces que nos van a permitir programar de forma más efectiva y amena. El IDE más popular para analizar datos en Python es posiblemente Jupyter. Aquí te dejo un vídeo del canal donde hablamos un poco más sobre Jupyter y la importancia de los IDEs czcams.com/video/iqumDnxXRcU/video.html&ab_channel=Garajedeideas%7CData Saludos!
Jorge es un excelente comunicador, gracias por compartir
Muy buen video. Me gustaria consultar, tengo un web scraper con selenium, cpn el que hago graficos, actualizo un csv, y manda un mail resumiendo los cambios, ese cav se actualiza en forrma diaria , cómo puedo hacer para que se ejecute automáticamente sin necesidad de tener la pc prendida ? Gracias!
Muchas gracias! 😊😊 hasta ahora estoy en Python y SQL.
Que bueno escuchar el dia a dia de una labor interesante en el analisis de datos y la importancia de la calidad de estos. ¡Muchas Gracias!. Interesante saber las herramientas utilizadas para automatizar y ahorrar el tiempo de aquellas cosas que hacemos manual al momento de empezar a trabajar en ellos. Quita mucho tiempo, aún estando automatizadas, se debe asegurar que la labor se haya realizado bien con pruebas aleatorias. Definitivamente este canal promete mucho, hasta ahora he visto Información de Valor, y eso habla de la calidad del trabajo que realizan detrás. Por favor, no paren!
¡Muchas gracias por tu comentario, Jorge! Nos alegramos mucho de que nuestro contenido te ayude y te aporte un buen aprendizaje en el mundo del dato. El trabajo es tanto por parte de nuestros colaboradores (que son muy top), cómo por los que estamos en el backend , es un trabajazo de equipo del que estamos bastante orgullosos. ¡Seguimos!
crack
Excelente! Gracias!
Muy buen video, la verdad que todo super claro. Muchas gracias!
Que increíble video, explicas muy bien los fundamentos para empezar a comprender Scala, me encantaría que hicieras un video programando ejercicios más complejos pero en un IDE como en IntelliJ.
Pues he tenido varios de ellos jaja. Muchas gracias.
ya no esta la libreta de jupyter :(
Listo, ya lo tienes nuevamente: github.com/GarajedeIdeas/DataPills-Webscraping
un bootcamp seria increible
Muy interesante Se aprende mucho 👍
Excelente! Gracias
Muy buenos videos, haréis videos sobre PINN's?
Hola! Gracias por tu aporte y lo tendremos en cuenta a ver si podemos hacer algo :)
Hola Muchachos de Garage de ideas. Los leo y me encanta su canal, sigan así, adelante!! que los veo enrutados en este mundo de los datos. Felicidades y los seguiré viendo por su valor.
Das curso?
Que grande esto vale mas que una clase en la universidad
Hola Garage de ideas, excelente video de orientación. Me gustaría ver uno de. "Creación de un portfolio, básico, en GitHub" nuevamente le agradezco por su vídeo.
Me encantaría ser científico de datos en un futuro y lo que haces es maravilloso, gracias por la información que nos das!
Fantasticamente bien explicado, XGBoost he visto que se utiliza mucho tanto en academia como en industria
Buen video! Gracias por compartir
Que magnifica explicación, mucho contenido de forma muy clara y en muy poco tiempo. Muchas gracias.
Excelente video!
Buen video, directo y conciso. Me gustaría que hicieras una serie de videos para profundizar en el tema. Gracias.
Muy buen video sigue asi nuevo suscriptor 😊
Ostras que guapada. Muchas gracias!!!!!❤
Super Mega Like Gracias Chicos por ayudar a un Hombre de 44 años a entender Ciencia de Datos ❤🙏🙋 Dios me los bendiga
Super like 💪🙋👌 Gracias