Rosana Ferrero, PhD’s Post

nuevas herramientas para agilizar algunas tareas 💡

Este finde tengo una cita 💐 pero de investigación! 🤓 y es que buscando una herramienta nueva para hacer deploys de Machine Learning y visualizaciones de Data para nuestro proyecto de equipo de No Country en el sector #Pharmaceutical, me enamoré. La comparto porque recién la descubro y puede que venga con cierto delay, pero lo cierto es que aunque el objetivo final es hacer deploys eficientes, no debemos subestimar el impacto de un diseño bien cuidado. Un dashboard bien diseñado no solo es más atractivo, sino que también mejora la usabilidad y facilita la toma de decisiones. - Plotly: Te permite crear visualizaciones interactivas de alta calidad que no sólo presentan datos, sino que invitan a explorarlos. 🌟 - Dash: Se puede llevar esas visualizaciones al siguiente nivel, creando aplicaciones analíticas completas con facilidad. Es como darle superpoderes a los gráficos, permitiendo a los usuarios interactuar con los datos en tiempo real, todo sin necesidad de ser un experto en desarrollo web. 💻 Me pareció una solución potente y flexible para transformar datos en herramientas de decisión dinámicas, Plotly y Dash son como la combinación perfecta. A darle una oportunidad!

🚀 Aplicando nuevos conocimientos: Visualización interactiva con Plotly y Dash. 🌟 Estas herramientas permiten llevar la visualización de datos al siguiente nivel, transformando gráficos estáticos en experiencias interactivas que facilitan la toma de decisiones estratégicas. 📊 Ejemplos: ✅ Crear dashboards dinámicos que permiten explorar datos en tiempo real. ✅ Desarrollar gráficos avanzados que revelan insights clave de manera visual y atractiva. ✅ Automatizar reportes y mejorar la comunicación de resultados en proyectos de análisis. #Python #Plotly #Dash #VisualizaciónDeDatos #CrecimientoProfesional

🚀 Streamlit vs Dash: ¿Cuál es la mejor opción para tus aplicaciones de visualización de datos? 🚀 Cuando se trata de crear aplicaciones web interactivas para mostrar datos, Streamlit y Dash son dos de las herramientas más populares en Python. Ambas permiten a los analistas y científicos de datos crear interfaces rápidamente, pero cada una tiene sus propias ventajas y desventajas. Aquí comparto una comparativa que puede ayudarte a decidir cuál es la mejor opción para tu próximo proyecto. 👇 🔹 Streamlit Pros: Simplicidad y rapidez: Streamlit permite crear aplicaciones en pocas líneas de código, con una curva de aprendizaje muy corta. Ideal para prototipos rápidos y compartir ideas con el equipo. Fácil de implementar: No necesitas aprender HTML, CSS o JavaScript; Streamlit se encarga de toda la interfaz. Actualización en tiempo real: Cada vez que guardas un cambio en el código, la aplicación se actualiza automáticamente. ¡Perfecto para probar rápidamente! Contras: Menor control sobre el diseño: Aunque Streamlit es intuitivo, ofrece menos opciones de personalización visual en comparación con Dash. Menos adecuado para aplicaciones complejas: Si la aplicación requiere mucha interactividad o varias páginas, Streamlit puede volverse limitado. 🔹 Dash Pros: Alta personalización: Dash permite un control preciso sobre la interfaz, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren una experiencia de usuario avanzada. Escalabilidad: Dash es más adecuado para aplicaciones complejas y a gran escala, con soporte para multipágina y diseño modular. Integración con Plotly: Dash se integra a la perfección con Plotly, ofreciendo gráficos avanzados e interactivos. Contras: Curva de aprendizaje: Crear una aplicación en Dash suele requerir algo más de tiempo y experiencia con conceptos como el uso de callbacks. Código más extenso: Las aplicaciones en Dash requieren más configuración y líneas de código, lo cual puede ser un inconveniente para proyectos pequeños o prototipos rápidos. ¿Cuál elegir? Streamlit es ideal para proyectos rápidos, prototipos y aplicaciones de datos ligeras que necesitan una interfaz simple y funcional. Dash es una excelente opción para aplicaciones a largo plazo que requieren más interactividad, diseño personalizado o escalabilidad. 💡 En conclusión, si buscas algo rápido y fácil, ve con Streamlit. Si necesitas personalización y escalabilidad, Dash es el camino. Ambas herramientas son excelentes, ¡todo depende de tus necesidades! 🙌 #DataScience #Python #Streamlit #Dash #DataVisualization #MachineLearning #DataAnalysis #VisualizaciónDeDatos #CienciaDeDatos #HerramientasPython Fuente Imagen: www.firebolt.io

💻 Por qué RStudio es esencial para el análisis de datos avanzado En mis años de experiencia en análisis de datos, RStudio se ha convertido en una de las herramientas más valiosas para extraer insights poderosos de datos complejos. Estos son algunos de los beneficios clave que ofrece para cualquier profesional que busque optimizar su flujo de trabajo en data science: Entorno Integrado y Flujo de Trabajo Eficiente RStudio centraliza todas las herramientas necesarias para la programación en R. Desde la escritura y ejecución de código hasta la depuración y visualización, todo está en un solo lugar, lo que maximiza la productividad. Además, su interfaz amigable facilita a los nuevos usuarios aprender y adaptarse rápidamente, mientras que a los más avanzados les ofrece personalización y extensibilidad. Visualizaciones Impactantes y Personalizables Con RStudio, los datos se convierten en visualizaciones de alta calidad con una personalización sin límites. A través de ggplot2 y otros paquetes visuales, es posible crear desde gráficos simples hasta representaciones interactivas y complejas, que permiten analizar tendencias y patrones de manera efectiva. El panel de gráficos integrado facilita ver resultados en tiempo real mientras se ajusta el código. Manipulación y Limpieza de Datos Eficiente La manipulación de grandes datasets puede ser un desafío, pero RStudio simplifica este proceso. Con herramientas avanzadas como dplyr y tidyr, es fácil transformar, filtrar y agrupar datos para preparar el análisis. Esto es crucial en cualquier flujo de trabajo de análisis, ya que garantiza que los datos sean limpios y manejables antes de aplicar modelos o técnicas estadísticas. Reproducibilidad y Automatización con R Markdown Uno de los grandes valores añadidos de RStudio es la capacidad de crear informes reproducibles mediante R Markdown. Esta función permite combinar texto, código y gráficos en un mismo documento dinámico que puede exportarse en diversos formatos (HTML, PDF, Word). Los informes se actualizan automáticamente con cada cambio en el código, garantizando resultados transparentes y fáciles de compartir entre equipos o para presentaciones ejecutivas. Soporte de una Comunidad Global y Recursos Extensos Como herramienta de código abierto, RStudio se beneficia de una comunidad global activa que constantemente contribuye con paquetes, tutoriales y soporte. Siempre hay recursos disponibles para resolver dudas o mejorar las habilidades, lo que hace de RStudio una plataforma en constante evolución y con amplio soporte técnico. 🚀 Si trabajas en análisis de datos, ciencia de datos, o cualquier campo que requiera un análisis riguroso, RStudio te ofrece las herramientas necesarias para agilizar tu flujo de trabajo y obtener resultados precisos y reproducibles.

Algunas ideas que Morosov nos ayuda a deconstruir en torno a las IA; que aquellos que nos preocupamos por comprender y elucidar sus impactos no podemos soslayar. Morosov nos hace pensar …una IA al servicio de quienes? En esencia, el aumento nos quita capacidades en nombre de la eficacia, mientras que la mejora nos hace adquirir algunas nuevas y enriquece nuestras interacciones con el mundo. De esta diferencia fundamental se deriva la manera en la cual integramos la tecnología en nuestras vidas: para transformarnos en operadores pasivos, o bien en artesanos creadores. Seres humanos aumentados o seres humanos mejores…? https://lnkd.in/dQBXMSvG

📊✨ #MicrosoftExcel revoluciona el análisis de texto con #Copilot y #Python 🚀 Buenas noticias para los amantes de los datos, Microsoft Excel incorpora herramientas avanzadas para analizar encuestas, reseñas y más. ▪ Resumir texto, identificar temas, analizar y trabajar con conjuntos de datos de hasta 3.000 filas en varios idiomas. ▪ NLTK para análisis y visualizaciones personalizadas ▪ Nuevas funciones como REGEX y TRANSLATE Descubre cómo estas herramientas pueden transformar tu trabajo 👇 https://lnkd.in/dHA26mcJ

Dashboard interactivo de ventas con Streamlit: Proyecto de análisis de los datos de ventas en el mercado brasileño de una ecommerce realizado en el Bootcamp Xperience del mes de Jul/2024. El desafío propuesto por el profe Alejandro Gamarra lo desarrollé junto a mis compañeros de equipo n 4: David Isaac Carrillo Castillo, Victor Carracedo, Agustin Cena, Gabriel Cánepa. Utilizamos Python, Streamlit, Plotly... La primera parte del proyecto consistió en la elaboración del "project Charter" que marcaría el desarrollo y entrega del proyecto para su aprobación! Algunas de las principales características incluyen: 📶 Análisis detallado de ventas, ganancias, pedidos, marcas y productos 📉 Filtros dinámicos para personalizar la visualización de datos 📊 Métricas clave con comparaciones respecto al período anterior 🌎 Visualizaciones geográficas de ventas por estados y regiones 📈 Análisis de tendencias de ventas a lo largo del tiempo 🚩 Insights sobre las marcas y productos más vendidos Mis agradecimientos a la profe Silvia Branco por sus formaciones, que junto a sus invitados especiales y reclutadores nos ayudan a formar un perfil profesional de gran nivel! Puedes explorar el dashboard interactivo aquí: https://lnkd.in/dSbqhqde Este proyecto es un gran ejemplo de cómo la visualización de datos y el análisis pueden impulsar decisiones estratégicas en el negocio de ecommerce. Si tienes alguna pregunta o quieres discutir más sobre este proyecto, no dudes en contactarme. ¡Estoy emocionado de compartir este trabajo con la comunidad! Si quieres conocer otros de mis proyectos, visita mi web: https://lnkd.in/dQb3Ud69 Además puedes visitar mi github para ver este proyecto y muchos más y no olvides en darme un star. Gracias: https://lnkd.in/dPryFsKd #ecommerce #dashboard #python #streamlit

Ventajas y desventajas de las gráficas de cajas. Echo de menos que los compare con los violines, que también ayudan a ver mejor la distribución de los datos #rstats #bioinformatics

¿𝗦𝗮𝗯í𝗮𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 + 𝗜𝗔 𝗽𝘂𝗲𝗱𝗲𝘀 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗹𝗮 𝗯ú𝘀𝗾𝘂𝗲𝗱𝗮 𝗱𝗲 𝗻𝗶𝗰𝗵𝗼𝘀 𝗼𝗰𝘂𝗹𝘁𝗼𝘀 𝗲𝗻 𝘁𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮𝘀 𝗼𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲? Llevo un tiempo trabajando en un pequeño proyecto que conecta datos de plataformas de compraventa con GPT-4 de OpenAI. La idea es simple: identificar tendencias, analizar precios y detectar productos subvalorados de forma rápida y automática en cualquier ubicación. 💡 ¿Por qué creo que puede ser útil? ✔️ Te ayuda a encontrar oportunidades de compra y venta específicas para tu área. ✔️ Hace el trabajo pesado del análisis en segundos. ✔️ Puedes personalizarlo según lo que necesites buscar. En el video explico cómo funciona: 1️⃣ Extraer datos de forma automatizada con Python. 2️⃣ Usar GPT-4 para sacar ideas claras sobre precios y nichos. 3️⃣ Generar informes listos para Excel o análisis más detallados. ⚠️ Importante: Antes de realizar web scraping, asegúrate de cumplir los términos y condiciones de la plataforma para evitar problemas. He subido el código a Google Colab por si te animas a probarlo: ✅https://lnkd.in/dpdkNMVC Siempre estoy buscando formas de mejorar este tipo de herramientas, así que cualquier sugerencia será más que bienvenida. 😊 #Python #GPT4 #Automatización #IA #Productividad