Realmente no entiendo como este canal no tiene más visitas, supongo que porque parece un poco abandonado pero el contenido es de los 10 mejores en Español
Muy buen video, actualmente estoy tratando de crear un modelo de detección de anomalías pero teniendo muchas variables categóricas. Es interesante cómo se usan otras técnicas como iSolation Forest, LDA, SVM, entre otros. Muchas gracias por el video.
Profe, excelente video. Pero no deja descargar el notebook ni los datos. Solicita correo electrónico pero no llega nada. Será posible si se puede revisar ya que yo estoy en la academia suya también (inscrito). Muchas gracias
Lo primero gracias por la dedicación. Quería preguntar que no me llega el enlace de el dataset aunque me he inscrito en las newsletter y he mirado en correo no deseado. ¿Le ha llegado a alguien? ¿Podrían compartirlo?
Muchas gracias. Super claro y detallado. Una consulta, si tengo tres variables con muchos valores atípicos, en cual de ella debería basarme para eliminarlos? Estoy manejando un dataset que contiene muchos datos. Desde ya, muchas gracias.
Todo depende de las características de tu dataset. Es decir: deberías determinar si las tres variables están interrelacionadas o son independientes la una de la otra. Dependiendo de esto puedes decidir usar una variable como referencia para el manejo de los outliers, o puedes analizar cada variable por separado y realizar el manejo de valores extremos de forma independiente. De nuevo, habría que ver las características detalladas de tu set de datos para darte una respuesta un poco más precisa. Un saludo!
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Realmente no entiendo como este canal no tiene más visitas, supongo que porque parece un poco abandonado pero el contenido es de los 10 mejores en Español
Gracias por compartir esta serie de vídeos. Están siendo muy instructivos
gracias :,)
Muchas gracias, pude entender muy bien todo!
Excelente
Muy interesante análisis, gracias por compartir sus conocimientos
Muy buen video, actualmente estoy tratando de crear un modelo de detección de anomalías pero teniendo muchas variables categóricas. Es interesante cómo se usan otras técnicas como iSolation Forest, LDA, SVM, entre otros. Muchas gracias por el video.
Excelente explicación. Mil gracias 😊
Muchas gracias, excelente video.
excelente explicacion
Excelente maestro!!!!
Muy bien video, sigue asi :)
Buen video 👍🏻
Excelente video. Muchas Gracias. Será posible compartir el link del dataset para ejecutar la práctica.
Profe, excelente video. Pero no deja descargar el notebook ni los datos. Solicita correo electrónico pero no llega nada. Será posible si se puede revisar ya que yo estoy en la academia suya también (inscrito).
Muchas gracias
Excelente video, tenes algun curso de python aplicado o orientado a la Finanzas y Auditoria Contable?
Lo primero gracias por la dedicación. Quería preguntar que no me llega el enlace de el dataset aunque me he inscrito en las newsletter y he mirado en correo no deseado. ¿Le ha llegado a alguien? ¿Podrían compartirlo?
Si el analisis fuera por columna en un dataset de 50 columnas haria de la misma forma??
Muchas gracias. Super claro y detallado. Una consulta, si tengo tres variables con muchos valores atípicos, en cual de ella debería basarme para eliminarlos? Estoy manejando un dataset que contiene muchos datos. Desde ya, muchas gracias.
Todo depende de las características de tu dataset. Es decir: deberías determinar si las tres variables están interrelacionadas o son independientes la una de la otra. Dependiendo de esto puedes decidir usar una variable como referencia para el manejo de los outliers, o puedes analizar cada variable por separado y realizar el manejo de valores extremos de forma independiente. De nuevo, habría que ver las características detalladas de tu set de datos para darte una respuesta un poco más precisa. Un saludo!
Como contar valores sin tener en cuenta los outliers en una columna de datos??