Iba a escribir una cosa chula que hiciera honor al nombre del blog, algo sobre muestreo, postestratificación y demás, pero he llegado a casa tarde y no tengo ni tiempo ni ganas. Así que voy a poner una serie de librerías que tengo pendiente de probar y que creo reducirían la brecha idiomática entre los científicos de datos, los ingenieros y los arquitectos de datos y big data (si es que en tu organización tienes la suerte de que exista este perfil)
Vivimos en la era del big data según dicen por esos lares, también tengo algún amigo que dice que el big data son los padres, no le falta razón. La mayoría de las cosas que hacemos se pueden hacer sin big data, porque en primer lugar ni en el 95 % de las veces se requiere y porque en el 5% restante podríamos hacer muestreo. Si no hay señal en 20.
Qué es h2o Aparte de lo que todos entendemos por h2o, h2o también es una empresa, y tiene algunos productos útiles para aquellos que nos dedicamos a lo que ahora se llama “ciencia de datos”. Más info aquí h2o en R El tema es que h2o tiene apis para usarlo con R, python, hadoop o maven. info Veamos un pequeño ejemplo en R. En primer lugar instalamos h2o según las instrucciones.