Hosted by Jorge Leonardo Loreto · 🇺🇸 US · ES-ES · 27 episodes
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Data Science para Todos es un podcast donde la Ciencia de Datos se explica de manera simple, cercana y práctica. Con el apoyo de la inteligencia artificial, desglosamos conceptos complejos en un lenguaje claro y útil, mostrando cómo los datos pueden transformar negocios, salud, deporte y la vida cotidiana. Un espacio pensado para principiantes, profesionales y curiosos que quieren entender y aplicar el poder de los datos.
Jorge Leonardo Loreto hosts Data Science para Todos, a science show with 27 episodes published.
La inteligencia artificial ya no solo predice: ahora crea. Texto, imágenes, música, videos, código… todo generado por modelos avanzados capaces de aprender patrones complejos y producir contenido nuevo. En este episodio
Los modelos de lenguaje masivo (LLMs) están cambiando el mundo. En este episodio te contamos qué son, cómo funcionan y por qué están transformando la ciencia de datos, el análisis y la forma en que trabajamos. Exploramos
Los modelos de machine learning solo funcionan bien si las features que los alimentan son consistentes, actualizadas y confiables. En este episodio te explicamos qué es una Feature Store, cómo funciona y por qué es clave
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. Ex
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 func
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 d
Entrenar un modelo es solo el comienzo. En este episodio te contamos cómo construir pipelines de Machine Learning y llevarlos al siguiente nivel con MLOps, la práctica que conecta la ciencia de datos con la ingeniería pa
Un modelo que predice bien no siempre es suficiente. Si no podemos explicar sus resultados, nadie lo va a usar con confianza. En este episodio hablamos de explicabilidad en machine learning: qué es, por qué es tan import
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 detectarlo
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 expli
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
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 cont
¿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, p
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 im
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 po
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 referente
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 fu
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 ejem
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
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 es
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Data Science para Todos is hosted by Jorge Leonardo Loreto. The show is categorised under science (mathematics) and has published 27 episodes.
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