Resumen de la semana 43 en Damavis

Hacemos una recopilación de las novedades de esta semana 43 en Damavis: Nuevo post en el Blog y las últimas noticias en Redes Sociales.

Blog Damavis

Esta semana, Jun De Wu, Data Scientist en Damavis, nos cuenta brevemente la base matemática que existe tras el Análisis de Componentes Principales (PCA).

PCA es un método matemático que pertenece a los métodos de aprendizaje no supervisado (no tenemos una variable target con etiquetas) y una de sus funciones es extraer información útil a partir de las variables originales. Esto nos ayuda a simplificar análisis posteriores como la representación de los datos en dos o tres dimensiones. 

Lee el artículo completo aquí:

Visto en redes

Durante estos días, hemos compartido en nuestras redes el lanzamiento de Scikit-learn 1.0, un nuevo Tuesday Quiz sobre Machine Learning y cómo hemos celebrado Halloween en Damavis. Te lo contamos todo a continuación.

Nueva versión de Scikit-learn

La popular biblioteca de Python para Machine Learning ha lanzado recientemente una nueva versión, Scikit-learn 1.0.

Puedes conocer todos los detalles en nuestros posts de Facebook y Twitter.

Tuesday Quiz

Esta semana preguntamos a nuestra comunidad qué problemas supervisados de Machine Learning prefieren y estas fueron las respuestas:

Síguenos en TwitterFacebook e Instagram para participar y votar en nuestra encuesta semanal de los martes.

Halloween llega a Damavis

¿Quieres saber cómo lo hemos vivido en Damavis? Echa un vistazo a nuestro post de Facebook.

Próximamente

Muy pronto publicaremos una nueva entrevista a uno de los miembros de nuestro equipo: Joan Martín, Head Data Engineer y también cofundador de Damavis. Hasta entonces, te invitamos a ver el resumen de la semana 42 por si te lo perdiste y a visitar la categoría Damavis Team de nuestro blog para conocer al resto del equipo.

Y hasta aquí, el resumen de la semana 43 de este 2021. Anímate a compartir este artículo con tus contactos y no te olvides de mencionarnos para poder leer tu opinión (@DamavisStudio) ¡Nos vemos en redes!
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Laura Rodríguez
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