Categoría: Data science

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Montecarlo en Python: cómo aproximar por tu cuenta el valor del número PI

Últimamente estoy demasiado matemático. No se si será por los vídeos de derivando o por la cantidad de algoritmos de IA que me estoy metiendo en vena (ambos, segurísimo). Hace un tiempo en un curso online una de las cosas que aprendí como ejemplo para manejar distribuciones aleatorias en Python fue a crear una simulación con el método de Montecarlo para averiguar el valor de PI.

Este método consiste en “simular” dardos disparados aleatoriamente a una diana rodeada a su vez por un cuadrado cuyo diámetro  es igual al lado del cuadrado. Seguir leyendo

Data Science en Python: cargar archivos brutos desde una URL y exportarlos a cualquier formato (xls, csv, json)

A ver, según la wikipedia, el data cleaning es “el acto de descubrimiento y corrección o eliminación de registros de datos erróneos de una tabla o base de datos”. Por este significado propiamente dicho, lo que voy a explicar a continuación no estaría dentro del data cleaning. Sin embargo, siendo realmente estrictos, lo que vamos a hacer va a ser la primera limpieza o formateo de los datos. No es tanto corregir datos, sino adecuarlos a un formato que podamos utilizar en nuestro ecosistema (python con pandas en este caso usando dataframes). Utilizaremos dos librerías: pandas y urllib3. La tarea se compone de tres sencillos pasos: la conexión y descarga de los datos en bruto, el formateo en filas y columnas para crear el diccionario y por último la creación del dataframe para exportarlo directamente al formato que queramos. Seguir leyendo