Naren Castellon
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02 - Conexión de PostgreSQL con Visual Code
Bienvenido al Curso de aprendizaje con el motor de base de datos #PostgreSQL para #DataScience, en esta ocasión vamos aprender a conectar el motor de bases de datos con Visual Code
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Video

Databricks Time Series Forecasting Machine Learning40:13Databricks Time Series Forecasting Machine Learning
Databricks Time Series Forecasting Machine Learning
zhlédnutí 226Před 9 hodinami
Esta ocasión vamos hablar sobre Forecasting de Series de tiempo con Machine learning Pipeline usando Databricks, que vamos a aprender: 1. Crear Cluster en Databricks 2. Instalar librerías en Databricks 3. Construir Modelos con Pipeline para machine learning 4. Entrenar diferentes modelos XGBoost y Random Forest 5. Evaluar Modelos con Cross validation 6. Ver resultado algunos con MLFlow
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Polars Time Series Analysis
zhlédnutí 261Před 12 hodinami
Polars tiene soporte nativo para analizar datos de series temporales y realizar operaciones más sofisticadas, como agrupación temporal y remuestreo, que aprenderemos: 1. Cargar datos con polars 2. Convertir variable de tiempo a formato de fecha 3. Filtrado de fechas 4. Resampling 5. Promedio Móvil 6. Diferenciando series con Polars 7. Lags con Polars 8. Graficando con datos de Polar a Pandas 9....
XGBoost Forecasting Time Series20:35XGBoost Forecasting Time Series
XGBoost Forecasting Time Series
zhlédnutí 280Před 21 hodinou
En esta ocasión vamos a hablar del Modelo #XGBoost para #Forecasting de #TimeSeries, vamos aprender a: 1. Modelar con MLForecast 2. Entrenar el modelo XGBoost 3. Realizar Forecasting 4. Evaluar modelo con #Crossvalidation 5. Hyperameters con #Optuna
01 - Descarga e Instalación de PostgresSQL10:1701 - Descarga e Instalación de PostgresSQL
01 - Descarga e Instalación de PostgresSQL
zhlédnutí 168Před dnem
Bienvenido al Curso de aprendizaje con el motor de bases de datos PostgreSQL para Data Sciences , en esta ocasión vamos aprender a instalar PostgreSQL.
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En esta ocasión vamos hablar sobre el Modelo Support Vector Regression SVR. Utilizaremos el modelo SVR para realizar Forecasting para múltiples series temporales con variables exógenas, que aprenderemos 1. Vamos a construir el modelo con MLForecast 2. Vamos a entrenar el modelo con variables exógenas 3. Realizar Forecasting 4. Realizar Cross validation 5. Evaluar modelo con diferentes métricas
Forecasting Price Bitcoin Multivariate AutoArima38:08Forecasting Price Bitcoin Multivariate AutoArima
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KNN Multi Time Series Forecasting25:18KNN Multi Time Series Forecasting
KNN Multi Time Series Forecasting
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En esta ocasión vamos a hablar sobre el modelo KNN para regresión para el forecasting con series de tiempo, veremos 1. Como construir un Modelo con #MLForecast 2. Como entrenar el Modelo KNN 3. Como realizar #Forecasting 4. Evaluar el Modelo con #CrossValidation 5. Encontrar Hiperparametros con #optuna
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En esta ocasión vamos hablar del modelo #Prophet univariado, aprenderemos a: 1. Entrenar un modelo 2. Realizar #Forecasting 3. Agregar puntos de cambio 4. Encontrar Hiperparametros 5. Cross Validation
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Komentáře

  • @juandavidpenaranda6136
    @juandavidpenaranda6136 Před 20 hodinami

    Excelente! gracias. Donde podemos encontrar el codigo?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 20 hodinami

      Saludos!!! Gracias por el comentario Puedes encontrarlo en mi repositorio.... Si puedes comparte 💪💪

  • @cesarcastrojuarez5695
    @cesarcastrojuarez5695 Před 22 hodinami

    Genio !

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 21 hodinou

      Gracias!!! Si puedes comparte!!! Saludos 💪💪

  • @brendamg7298
    @brendamg7298 Před 2 dny

    Excelente aporte

  • @PolarsPandas
    @PolarsPandas Před 2 dny

    Interesante este tuto!!!

  • @heribertobotello1464
    @heribertobotello1464 Před 4 dny

    Esta Genial!

  • @pineiden
    @pineiden Před 4 dny

    Buen tuto ;)

  • @palipatos
    @palipatos Před 5 dny

    Tengo una consulta, tengo una base de datos, 30 sujetos, con diferentes variables evaluadas (edad-puntaje de una prueba-edad,etc) Cómo se aplica la t-student a estas variables? Osea, cómo me lo puedo plantear para entenderlo. Agradecería su ayuda :)

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 5 dny

      La prueba t de Student es una prueba estadística que se utiliza para comparar las medias de dos grupos independientes y determinar si existen diferencias significativas entre ellos. Sin embargo, en tu caso, mencionas que tienes una base de datos con múltiples variables evaluadas en 30 sujetos. Para aplicar la prueba t de Student a estas variables, necesitarás tener dos grupos distintos o condiciones que quieras comparar para cada variable..

    • @palipatos
      @palipatos Před 4 dny

      @@narencastellon en este caso, aplica tener hombre/mujer como condición de dos grupos distintos? Gracias por responder ♥️

  • @eduardosanchezmontejo1954
    @eduardosanchezmontejo1954 Před 5 dny

    Al utilizar autoregresores ¿como le hago para que me de Forecast a futuro? ya que modelo solo se entrena con lags pero no me da información a futuro..

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 5 dny

      1. quitar el parametro rezagados, 2. agregarlos de forma manual como variables exógenas 3. Cree un dataframe nuevo con las fechas que desea pronosticar, puede usar la función data_range de pandas. 4. concatenar con tu regreso = pd.concat(df, df_nuevo 5. Crea un make_future_dataframe, y agregale el parámetro regresor_df el regresor 6. realizar el m.predict(df_future) 7. Funciona bien, yo ya lo hice 8. Saludos y comparte el vídeo.

  • @Merary_Moo
    @Merary_Moo Před 9 dny

    si tengo los datos de una nueva variable, cómo lo pruebo en el metodo? es decir el lineal da los coheficientes de la ecuacion, pero y el cuadratico?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 9 dny

      Si tienes los datos de una nueva variable debes agregarlo a tus datos de entrenamiento o si lo vas usar con los datos de prueba o crear unos nuevos datos de prueba para evaluar o pronosticar con el modelo... Si puedes comparte... Saludos!!!

    • @Merary_Moo
      @Merary_Moo Před 9 dny

      Entendido, muchas gracias 😘

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 9 dny

      🤗

  • @gabipardo3499
    @gabipardo3499 Před 15 dny

    Estimado profesor, podria compartir su archivo, por favor. Le busqué en github, pero no está este archivo al parecer.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 15 dny

      Hola gracias por comentar... ya esta en mi repositorio ... si entras me dejas en star por fin... gracias.. si puedes comparte el video!!! Saludos

  • @pandasstudio6506
    @pandasstudio6506 Před 16 dny

    Muy buen video... me a servido mucho este tutorial!!

  • @josearguedas9295
    @josearguedas9295 Před 16 dny

    Como sería para proyectar datos fuera de muestra

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 16 dny

      Excelente pregunta... En este caso yo realice el forecasting con los datos de prueba.. si quieres hacer otros forecasting debería de tener esa información de las variables en otro DataFrame, y luego con eso datos realizar el forecasting... Saludos... Si puedes comparte!!! 💪💪

  • @EduardoMarck-jo6mt
    @EduardoMarck-jo6mt Před 16 dny

    Muy buen video , gracias . Crees que si la serie no fuera estacionaria , ni tampoco con tan clara estacionalidad , neural profet seria mejor que LSMT ? Se le pueden agregar datos para que la serie tome en cuenta con neural profet como seria porcentaje de ads publicados contra vendidos por cada hora , ciudad , idioma , etc , es decir , mas variables para tomar en cuenta para sus predicciones ?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 16 dny

      Gracias por comentar... Si claro, creo que puede ser mejor que LSTM... Neuralprophet puede agregarle variables exógenas y ademas de eso, puedes agregarle una cantidad de parámetros que capturan la estacionalidad ver(czcams.com/video/nZDbI6zSmjE/video.html)... En estos tipo de series temporales no es necesario que la serie de tiempo sea estacionaria, seria suerte si la serie tal cual como venga lo es, pero tampoco es necesario hacerla estacionaria, por los modelo que se están usando, estos modelos no requieren que la serie lo sea, ademas trabajan con datos lineales y no lineales y que ademas no son estacionario, obviamente la estacionariedad puede ayudar a que la serie temporal el modelo aprenda mejor, pero no es un requisito como los modelos arima o autoregresivo que la serie deban de ser estacionaria... Saludos.. si puedes comparte!!!

    • @EduardoMarck-jo6mt
      @EduardoMarck-jo6mt Před 14 dny

      @@narencastellon Voy a ver el video y compartir tus videos con la gente que conozco. 👍

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 14 dny

      @@EduardoMarck-jo6mt gracias.., saludos 💪

  • @enriquecotrina6867
    @enriquecotrina6867 Před 18 dny

    Hola buenas tardes, excelente video! Cree que pueda hacer un video sobre forecasting espacio-temporal?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 17 dny

      Gracias por el comentario... Ah qué te refieres con espacio tiempo?!!

  • @pepepurata4118
    @pepepurata4118 Před 18 dny

    gran video, lo intentaré

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 18 dny

      Gracias!!! Si puedes compartelo!!! Saludos 💪

  • @enriquecalle3597
    @enriquecalle3597 Před 20 dny

    Excelente video!! muy explicativo, podrias subir o compartir codigo que hiciste en este video

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 18 dny

      Puedes buscarlo en mi repositorio Saludos!! Comparte si puedes!!! 💪💪

  • @MisterForecast
    @MisterForecast Před 20 dny

    Excellente mister

  • @renanpalli7392
    @renanpalli7392 Před 24 dny

    Serias tan amable de compartir ese cuaderno por favor te lo agradeceré bastante

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 24 dny

      Si claro... en mi repositorio puede encontrarlo... Si puedes comparte el video... y si pasas por mi GitHub me colaboras un start por fis!!! Saludos github.com/narencastellon/Python

  • @diegomoller1044
    @diegomoller1044 Před 26 dny

    Gracias por compartir, una duda ¿De qué módulo sacas windows_ops?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 26 dny

      Puedes encontrar en este respositorio como instalar, y las variantes... si puedes comparte y github.com/jmoralez/window_ops

  • @fernandomalaga6215
    @fernandomalaga6215 Před 26 dny

    Que buena info no has considerado hacer un Bootcam ?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 26 dny

      Lánzare una especialización en Forecasting, con clases en vivo, 100% prácticos con muchos casos de estudios!!! Ya pronto!!! Saludos... Si puedes comparte el vídeo!!!

  • @fernandomalaga6215
    @fernandomalaga6215 Před 26 dny

    Excelente video mi buen naren, estuve revisando tu github para buscar este repositorio pero no lo encontré

  • @pepepurata4118
    @pepepurata4118 Před 27 dny

    Hola, gracias por el video, estoy intentando reproducir el código pero la predicción me resulta muy diferente, ya he cambiado capas, redes y el horizonte y el pronostico da la apariciencia de estar suavizado. De antemano agradezco tu tiempo. Saludos

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 27 dny

      Trabajaste con todos los datos o lo has dividido? Que raro, porque el modelo no lleva nada aleatorio. Déjame revisar de nuevo... Tienes las versión 0.30 de sktime? Que versión tienes instalado?

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 27 dny

      @@narencastellon , los datos como tú hiciste el split y la versión de sktime es 0.29.1

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 27 dny

      @@narencastellon 0.29.1, los datos están segmentados como en tu video

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 27 dny

      @@narencastellon la segmentación es la misma y el versión es 0.29.1

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 27 dny

      @@narencastellon usé la version 0.29.1 y la actualicé a la 0.30, pero continuo con el mismo detalle. uso los datos tal cual se muestra en el video

  • @VICTORALFONSOPARDORINCON
    @VICTORALFONSOPARDORINCON Před 28 dny

    Naren lo Dicho, eres un-Master Hermano. Te fajaste con este video me gusto muchisismo

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 28 dny

      Gracias Victor!! Si puedes comparte!! Saludos 💪💪

  • @swellow07
    @swellow07 Před 28 dny

    Excelente video! Podrías compartir la documentación de la librería y el notebook usado en el video! saludo like y comparto!

  • @NarenIsraelCastellon
    @NarenIsraelCastellon Před měsícem

    🎉Esmi. Papá,

  • @jeanvillamar485jf
    @jeanvillamar485jf Před měsícem

    Amigo, una sugerencia. Podrías comparar los diferente tipos de lstm para hacer forecasting

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      El KAN no es un modelo de LSTM, (La red Kolmogorov-Arnold (KAN) es un tipo nuevo y prometedor de arquitectura de red neuronal que ofrece varias ventajas sobre los perceptrones multicapa (MLP) tradicionales.) pero se puede hacer las comparaciones, aun la función KAN se están haciendo mas pruebas para que pueda ser mas eficiente, rápida y con mejor precisión.

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před 29 dny

      @@narencastellon te agradezco por la retroalimentación. Comentaba sobre lo de lstm porque hace un par de semanas subiste un video donde comparabas un tipo de lstm(si no mal recuerdo era un univariado - multistep) vs un modelo de facebook y otro estadístico, en la que concluiste que la lstm era la mejor opción.

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před 29 dny

      Por lo que considero que sería interesante que se compare entre los tipos de lstm para conocer cual es la mejor opción, solo es una sugerencia. Saludos de Ecuador

    • @narencastellon
      @narencastellon Před 29 dny

      @@jeanvillamar485jf Con cual otro lstm te gustaría que se comprara? yo solo conozco uno que es el que menciona, por eso te respondí la vez pasada con cual modelo? si te refieres al Modelo KAN, este modelo no tiene una estructura de LSTM... Saludos... si puedes comparte

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před 25 dny

      @@narencastellon Claro, la LSTM podría tener múltiples valores de entrada y salida, es decir, un enfoque multivariado y multistep. Además, entiendo que con la librería Facebook Prophet se pueden utilizar otros valores de entrada, como los feriados. En conclusión, sería interesante observar cómo se comporta el modelo cuando se incluyen más valores de entrada.

  • @prometeo34
    @prometeo34 Před měsícem

    Excelente contenido y video.

  • @WeeqlyApp
    @WeeqlyApp Před měsícem

    Hola Naren, gracias por compartir este ejemplo. Seguí tus pasos para analizar un dataset de visitantes y todo salió bien, pero no me permitió hacer un pronóstico de días en el futuro, solo con el dataframe que contenía los valores históricos. ¿En tu modelo pudiste calcular días futuros? Gracias.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Hola... Si lo que debes de hacer es no dividir los datos en entrenamiento y prueba, sino trabajar con todos los datos. 2. Otra opción es usar la función make_future_dataframe, con esa función creas los periodos futuros y luego se los pasas al predict. Saludos... Comparte y suscribete!!!

    • @fernandomalaga6215
      @fernandomalaga6215 Před měsícem

      ​@@narencastellon ¡Saludos, Narel! Estoy enfrentando una situación similar. He empleado make_future_dataframe, pero sin éxito. Tras varios intentos, parece que el problema surge al agregar los n_lags; el ajuste es excelente, pero lamentablemente, el horizonte no se expande.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      @@fernandomalaga6215 lo que puede hacer es lo siguiente, 1. quitar el parametro rezagados, 2. agregarlos de forma manual como variables exógenas 3. Cree un dataframe nuevo con las fechas que desea pronosticar, puede usar la función data_range de pandas. 4. concatenar con tu regreso = pd.concat(df, df_nuevo 5. Crea un make_future_dataframe, y agregale el parámetro regresor_df el regresor 6. realizar el m.predict(df_future) 7. Funciona bien, yo ya lo hice 8. Saludos y comparte el vídeo.

    • @fernandomalaga6215
      @fernandomalaga6215 Před měsícem

      Gracias por la info Naren He encontrado una manera de predecir sin agregar lags como variables exógenas te comparto como: 1. Inicialización del Modelo: Configura el modelo con el parámetro n_forecasts para especificar el número de predicciones necesarias. 2. Creación del DataFrame Futuro: Utiliza make_future_dataframe con el parámetro periods igual a n_forecasts. 3. Generación y Reorganización de Predicciones: Después de generar las predicciones, utiliza una función para reorganizarlas debido a un error en las columnas de las predicciones. Ejemplo: # Configuración del modelo m = NeuralProphet( trend_global_local="global", season_global_local="global", changepoints_range=0.8, epochs=20, trend_reg=5, n_changepoints=10, yearly_seasonality=True, weekly_seasonality="auto", daily_seasonality=False, n_lags=10, n_forecasts=93 ***** ) m.set_plotting_backend("plotly-resampler") # Entrenamiento del modelo metrics = m.fit(df_entrenamiento, freq="B") # Creación del DataFrame futurofuture = m.make_future_dataframe(df_entrenamiento, periods=93*****, n_historic_predictions=False) # Generación de predicciones forecast = m.predict(future) # Función para extraer y reorganizar las predicciones def extract_yhat(forecasts): columns = forecasts.columns[3:] newframe = forecasts[["ds", "y", "ID", "yhat1", "trend", "season_yearly", "season_weekly"]].iloc[-len(forecasts):].copy() for col in columns: if "yhat" in col: newframe["yhat1"] = newframe["yhat1"].fillna(forecasts[col]) newframe = newframe.sort_values(by="ds") return newframe # Aplicación de la función para reorganizar las predicciones extract_yhat(forecast) En este caso utilice en la función para extraer los datos el ID por que trabaje con varias series distintas. Saludos. Fuente: stackoverflow.com/questions/77231544/neural-prophet-not-predicting-at-all

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      @@fernandomalaga6215 ah mira pue encontraste otra forma... Excelente!!!

  • @fernandomalaga6215
    @fernandomalaga6215 Před měsícem

    Excelente video, estimado Naren. Me gustaría que analizaras NeuralProphet y lo compararas con otros modelos. Además, me interesan los modelos de Nixtla, NeuralForecast y MLForecast. Quisiera un análisis más detallado sobre cómo construir los modelos globales con datos diarios. ¡Saludos!

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Gracias por el comentario... si hace algo con #NeuralForecast. Aca en mi canal podes encontrar otro modelo con #Nixtla(czcams.com/video/ISy3WnjoPsc/video.html), (czcams.com/video/txfnk13WuvQ/video.html), (czcams.com/video/ziCFX2KxmzA/video.html), czcams.com/video/iRHjYrA7CUo/video.html... bueno ahi podes encontrar mas modelo... pero también podes encontrar todos los modelo clásicos en este link (nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast/docs/models/autoarima.html)

    • @fernandomalaga6215
      @fernandomalaga6215 Před měsícem

      @@narencastellon perfecto, muchas gracias por tu apoyo 😉

  • @ONECHAVEZ1
    @ONECHAVEZ1 Před měsícem

    Excelente. Sería bueno que compartas tus sentencias. Gracias

  • @jeanvillamar485jf
    @jeanvillamar485jf Před měsícem

    Buenas noches, ¿donde puedo encontrar el repositorio?

  • @AlejandroPonce-zx2yx
    @AlejandroPonce-zx2yx Před měsícem

    Súper me encantó tu explicación 👋👋👋. Más tips porfavor.

  • @ikeryanez
    @ikeryanez Před měsícem

    Muy bueno el video!! Podrías hacer un video con lo más avanzado del momento para predicción de series temporales? Tranformers, redes KAN, etc. Gracias!!!

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Pronto haré uno, creo sktime va a lanzar próxima la aplicación de uso para series de tiempo, aún se están haciendo las pruebas!!!

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Un corto de KAN czcams.com/video/0Dm2lfvnZMY/video.html

  • @William-H
    @William-H Před měsícem

    hola naren, no subes tus scripts a algún lado?

  • @carlosruiz-zy7mh
    @carlosruiz-zy7mh Před měsícem

    Saludos naren

  • @normamgarcia4386
    @normamgarcia4386 Před měsícem

    Excelente video, muchas gracias por compartir su conocimiento, una consulta: Aplicar esta metodología no tiene distinción a variables? por ejemplo si quisiera aplicarlo a la Hidrología a una serie de datos de caudales , si puede compartir documenación sería excelente.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      @normamgarcia4386 Se la puede aplicar a cualquier variable en cualquier área; lo ideal siempre es analizar la variable objetivo, ya que con ella es la que se hará el análisis y el forecasting. Saludos si puedes comparte el video

  • @TCientifico
    @TCientifico Před měsícem

    Excelente. Podrías compartir los datos y el script para replicar?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Gracias!! si puede compartir el video. Aca esta el repositorio (github.com/narencastellon/Serie-de-tiempo-con-Machine-Learning/blob/main/Modulo%20Ensemble_Arima-MSTL-Knn-Mlp-catboost.ipynb) me dejas un start en mi GitHub, x fi... Saludos

    • @TCientifico
      @TCientifico Před měsícem

      @@narencastellon Claro que si. Gracias.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      @@TCientifico Saludos y gracias!!!

  • @jonathan_machuca
    @jonathan_machuca Před měsícem

    Felicitaciones Naren, sigue adelante.

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Gracias!!! Si puedes comparte!!! Saludos !!!

  • @PercyHerrera
    @PercyHerrera Před měsícem

    muy buen video sobre el uso de modelos para trabajar las series de tiempo, solo falto incluir el modelo Prophet para ver que tal se desenvuelve y realizar comparativas. Por todo lo demás, Excelente !

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Gracias por el comentario. La verdad no soy de usar prophet, que es un poco mas lento y menos preciso que los demás modelos (github.com/Nixtla/statsforecast/tree/main/experiments/arima_prophet_adapter) pero en una próxima podemos incluirlo, pero también podes ver este otro video (czcams.com/video/R_VMGlKhIoQ/video.html)

  • @waltermanuelmaytanavarro3661
    @waltermanuelmaytanavarro3661 Před měsícem

    Justo lo que necesitaba, gracias por compartir tu conocimiento

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Gracias!!! Si puedes compártelo!!!

    • @waltermanuelmaytanavarro3661
      @waltermanuelmaytanavarro3661 Před měsícem

      @@narencastellon ¿tienes subido este cuaderno en tu repositorio?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      @@waltermanuelmaytanavarro3661 Gracias!! si puede compartir el video. Aca esta el repositorio (github.com/narencastellon/Serie-de-tiempo-con-Machine-Learning/blob/main/Modulo%20Ensemble_Arima-MSTL-Knn-Mlp-catboost.ipynb) me dejas un start en mi GitHub, x fi... Saludos

  • @swellow07
    @swellow07 Před měsícem

    super bueno el video! podria hacer un video haciendo time series forecasting aplicando una arquitectura KAN (Kolmogorov Arnold Network)??

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Creo que lo tendré listo para esta semana o la próxima. Si puedes comparte el vídeo... Saludos!!!

    • @swellow07
      @swellow07 Před měsícem

      @@narencastellon buenisismo, estaré al pendiente! podría facilitrar el código de los videos para trastear con él?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Un corto con KAN: czcams.com/video/0Dm2lfvnZMY/video.html

  • @edrianmadrid1855
    @edrianmadrid1855 Před měsícem

    Excelente!!

  • @MariaTeresaRobletoLacayo
    @MariaTeresaRobletoLacayo Před měsícem

    Excelente 👌

  • @JoseLopez-ek9hn
    @JoseLopez-ek9hn Před měsícem

    Puedo convertir cualquier tipo de datos para ser trabajado como serie temporal?

    • @narencastellon
      @narencastellon Před měsícem

      Siempre que tengas las fechas (periodos) si se puede hacer, o puedes agregarlas de forma manual usando pandas. Saludos!!!

  • @kevinriverav
    @kevinriverav Před měsícem

    www.twitch.tv/kevinriverav

  • @EduardoMarck-jo6mt
    @EduardoMarck-jo6mt Před měsícem

    Muy buen video , gracias.

  • @eldiariodeben2227
    @eldiariodeben2227 Před měsícem

    como seria con varias variables independientes

  • @antt5602
    @antt5602 Před 2 měsíci

    Gracias por la informacion. Consulta: se tienen 222 observaciones para la variable "Nivel donde se ubica el apartamento", para edificios de apartamentos con 20 niveles. La variable "Nivel donde se ubica el apartamento" ¿deberia ser una variable "categorica ordinal" o "numerica discreta"?, ¿que tipo de distribucion de probabilidades deberia ajustarse a los datos?

  • @arnaldojimenez4769
    @arnaldojimenez4769 Před 2 měsíci

    Excelente video. Por favor explica cómo visalizar el arbol resultante.

  • @ar15z12
    @ar15z12 Před 2 měsíci

    como se crea la union, complemento y diferencia?