Dos enemigos clásicos de cualquier modelo: overfitting y underfitting. Uno aprende demasiado y falla en lo nuevo; el otro aprende tan poco que no sirve ni en lo viejo.
En este episodio explicamos qué son, cómo detectarlos y qué estrategias usar para mantener el equilibrio. Desde analogías simples hasta ejemplos reales en retail y finanzas, te mostramos cómo lograr que tu modelo generalice de verdad.
Si quieres que tu modelo no solo luzca bien en papel, sino que funcione en el mundo real, este episodio es para ti.
Todos los días producimos toneladas de texto: correos, redes sociales, mensajes. El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es el área que permite a las máquinas analizar y comprender ese lenguaje.
En este episodio explicamos desde las técnicas clásicas como Bag of Words y TF-IDF, hasta los primeros modelos de análisis de sentimientos y clasificación de texto, abriendo la puerta a los avances modernos como embeddings y Transformers.
Si quieres descubrir cómo los datos en texto se transforman en conocimiento, este episodio es para ti.
Volviendo a los inicios, aquí está la esencia de todo: la inteligencia artificial y la ciencia de datos. No son lo mismo, pero se complementan de tal forma que hoy están transformando la manera en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos.
En este episodio exploramos cómo se conectan, qué aplicaciones reales tienen en retail, salud, finanzas, transporte y creatividad, y también los desafíos éticos que enfrentamos con su uso.
Si quieres entender de qué se trata realmente todo esto y por qué esta dupla es el motor de la cuarta revolución industrial, este episodio es para ti.
Un modelo demasiado flexible termina “aprendiéndose de memoria” los datos y falla al generalizar. Eso es el temido overfitting.
En este episodio te contamos cómo la regularización (Ridge, Lasso y ElasticNet) ayuda a controlar ese problema, seleccionando variables y simplificando modelos para que sean más robustos.
Si quieres que tus predicciones funcionen también en el mundo real, este episodio es para ti.
¿Sabías que detrás de cada modelo de machine learning hay un pequeño algoritmo empujando para que aprenda? Ese algoritmo se llama Gradiente Decreciente.
En este episodio te explicamos con ejemplos claros cómo funciona, por qué es clave para entrenar desde una simple regresión hasta una red neuronal, y qué errores evitar para que tu modelo realmente aprenda.
Si quieres entender cómo aprenden las máquinas de verdad, este episodio es para ti.
Las redes neuronales son la inspiración detrás de la revolución de la inteligencia artificial. En este episodio te contamos cómo funcionan, por qué se parecen a nuestro cerebro y cómo se usan hoy en día para reconocer imágenes, analizar texto y predecir patrones complejos.
Explicamos sus componentes básicos, el proceso de entrenamiento y ejemplos reales, todo de forma clara y sencilla.
Si quieres entender el corazón del deep learning, este episodio es para ti.
Prophet es el modelo favorito de muchos equipos porque maneja estacionalidades y feriados sin dolor. En este episodio te mostramos cómo aplicar Prophet para pronosticar ventas, planificar inventarios y anticipar picos por quincenas, feriados o campañas.
Aprenderás a preparar tus datos, sumar regresores (promos, precio), ajustar parámetros clave y evaluar el rendimiento con backtesting.
Si trabajas en retail o necesitas pronósticos confiables y rápidos, este episodio es para ti.
En este episodio te mostramos cómo usar ARIMA y SARIMA para pronosticar con precisión basándote en datos históricos. Desde ventas y demanda, hasta temperatura o tráfico web, estos modelos clásicos siguen siendo referentes en la ciencia de datos.
Te explicamos paso a paso cómo funcionan, qué significan sus parámetros, cuándo usar cada uno y cómo aplicarlos en casos reales de negocio.
Si quieres empezar a predecir el futuro con datos, este episodio es para ti.
Si alguna vez te preguntaste qué modelo usan los ganadores de competencias de machine learning, la respuesta casi siempre es Gradient Boosting.
En este episodio te explicamos paso a paso qué lo hace tan especial, cómo funciona, por qué es más preciso que otros modelos, y cómo usar librerías como XGBoost, LightGBM y CatBoost. Casos reales, buenas prácticas y todo lo que necesitas para sacarle el máximo provecho.
Si quieres jugar en las grandes ligas del ML, este episodio es para ti.
Los hiperparámetros pueden ser la diferencia entre un modelo mediocre y uno espectacular. En este episodio te explicamos cómo optimizarlos usando técnicas como Grid Search, Random Search y Bayesian Optimization, con ejemplos prácticos y herramientas fáciles de usar.
Si quieres que tus modelos rindan al máximo, este episodio es para ti.
El accuracy es solo la punta del iceberg. En este episodio te enseñamos cómo evaluar realmente el desempeño de tus modelos de machine learning con las métricas correctas.
Hablamos de precision, recall, F1-score, AUC, R² y más, con ejemplos prácticos y casos reales. Porque no todas las predicciones se miden igual, y usar la métrica equivocada puede costarte caro.
Si quieres que tus modelos hablen con la verdad, este episodio es para ti.
Un modelo que parece perfecto… puede ser una mentira. En este episodio te explicamos por qué la validación es la verdadera prueba de fuego para cualquier modelo de machine learning.
Descubre cómo detectar si tu modelo está sobreajustado, qué métricas elegir según tu objetivo y cómo usar validación cruzada para asegurarte de que tus predicciones sean confiables.
Si quieres modelos que realmente funcionen fuera de tu notebook, este episodio es para ti.
En este episodio te explicamos cómo menos es más cuando trabajas con datos. La reducción de dimensionalidad es la técnica que permite resumir grandes datasets en sus variables más relevantes, facilitando el análisis y mejorando los modelos.
Hablamos de métodos como PCA y t-SNE, casos reales donde son útiles y cómo implementarlos sin volverte loco. Porque no siempre más datos significan mejores resultados.
Si quieres hacer que tus datos hablen más claro y rápido, este episodio es para ti.
En este episodio nos adentramos en el mundo del machine learning no supervisado, y te explicamos cómo el algoritmo K-Means puede ayudarte a descubrir grupos ocultos dentro de tus datos, sin necesidad de etiquetas ni categorías previas.
Desde la segmentación de clientes hasta el análisis de productos o perfiles de riesgo, el clustering te permite ver conexiones que no están a simple vista. Te explicamos paso a paso cómo funciona K-Means, cómo implementarlo y cuándo conviene usarlo (y cuándo no).
🔍 Si quieres encontrar patrones en medio del caos, este episodio es para ti.
En este episodio desglosamos dos de los modelos más populares y poderosos del machine learning: los árboles de decisión y el Random Forest. Aprenderás cómo funcionan, para qué sirven y por qué son tan utilizados cuando se necesita tomar decisiones inteligentes con datos.
Desde casos como aprobar un crédito, recomendar un producto o predecir una enfermedad, estos modelos nos ayudan a tomar decisiones automáticas que se pueden explicar con lógica y defender frente a cualquier equipo de negocio.
Además, te explicamos cuándo usar un árbol simple, cuándo conviene usar un bosque completo (Random Forest), y cómo interpretarlos sin necesidad de ser programador experto.
En este episodio exploramos las cadenas de Markov, una herramienta matemática clave cuando lo que viene depende solo del estado actual, y no del pasado.
Te explicamos qué son, cómo funcionan y por qué son tan útiles en ciencia de datos. Desde predecir el clima o el comportamiento de usuarios en una web, hasta modelar secuencias en lenguaje natural o cambios en los estados financieros, las secuencias de Markov son más comunes (y poderosas) de lo que crees.
Aprenderás con ejemplos claros, aplicaciones reales en distintas industrias y una guía simple para empezar a usarlas en Python.
📊 Si quieres entender cómo anticiparte a lo que viene con solo observar el presente, este episodio te lo deja claro.
En este episodio exploramos las poderosas simulaciones de Monte Carlo, una técnica esencial cuando se trata de tomar decisiones en escenarios inciertos. Desde predecir ventas, gestionar inventarios, evaluar riesgos financieros o estimar el éxito de un tratamiento médico, Monte Carlo permite crear miles de posibles futuros... y prepararnos para ellos.
Hablamos de cómo funciona, por qué es tan útil en ciencia de datos y machine learning, y te mostramos casos reales donde estas simulaciones marcan la diferencia. Además, aprenderás cómo empezar a implementarlas en Python paso a paso, sin complicaciones.
🎯 Si alguna vez te preguntaste cómo los datos pueden ayudarte a anticipar lo inesperado, este episodio es para ti.
En este episodio de Data Science para todos, exploramos la regresión logística, una técnica clave cuando queremos predecir resultados binarios: ¿un cliente comprará o no? ¿una transacción es fraudulenta o legítima? ¿un paciente tiene una enfermedad o no?
Te explicamos de forma sencilla cómo funciona este modelo, qué lo diferencia de la regresión lineal y cómo preparar tus datos para este tipo de análisis. Además, hablamos sobre la interpretación de probabilidades, el uso del logit, la matriz de confusión, y métricas como precisión, recall, F1-score y AUC.
Si quieres aprender a tomar decisiones con datos, este capítulo te dará una herramienta poderosa para empezar.
En este episodio, te enseñamos cómo la regresión lineal puede ayudarte a predecir lo que viene, desde ventas futuras hasta comportamientos del mercado. Explicamos paso a paso cómo preparar tus datos, identificar las variables clave y construir tu primer modelo de predicción sin morir en el intento.
También te mostramos cómo interpretar los resultados, validar el modelo y evitar errores comunes. Todo con ejemplos simples, aplicables al mundo real y sin rodeos técnicos.
🔍 Si alguna vez te preguntaste cómo predecir usando datos, este episodio es tu punto de partida.
