Cuando los datos tienen demasiadas dimensiones, los patrones se esconden. En este episodio te contamos cómo los algoritmos t-SNE y UMAP te permiten reducir esa complejidad y descubrir estructuras ocultas en los datos.

Exploramos sus diferencias, casos de uso y cómo aplicarlos para visualizar clusters, embeddings o grupos de clientes.

🎯 Si te gusta entender tus datos más allá de las tablas, este episodio es para ti.

Cuando tienes demasiadas variables, los patrones se esconden. El Análisis de Componentes Principales (PCA) te ayuda a reducir la complejidad de los datos sin perder lo importante.

En este episodio te explicamos cómo funciona, por qué es tan usado en ciencia de datos y cómo aplicarlo para visualizar, comprimir o limpiar datasets.

Si quieres entender cómo resumir tus datos sin perder información clave, este episodio es para ti.

Los modelos, dashboards y análisis solo son tan buenos como los datos que los alimentan. En este episodio te contamos qué es DataOps, la metodología que garantiza que los datos fluyan limpios, confiables y actualizados desde el origen hasta tus modelos.

Exploramos sus pilares (automatización, calidad, versionado y monitoreo), herramientas populares y ejemplos reales de cómo aplicarlo en equipos de datos modernos.

Si quieres entender cómo se construye una base sólida para toda la analítica y el machine learning, este episodio es para ti.