Jorge Leonardo Loreto

Data Science para Todos

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.

Forfatter

Jorge Leonardo Loreto

Kategori

Science

Podcastens hjemmeside

podcasters.spotify.com

Seneste episode

8. dec. 2025

Hvor kan du lytte?

Podcasts i appen Replaio Radio Kommer snart

Podcasts kommer snart til appen. Installer nu, og vær den første til at se en helt ny tilgang til podcasts

Hent den på Google Play Installer gratis Android næsten 10 mio. downloads · 4,8 i bedømmelse iOS snart

Episoder

Regresión logística – Cuando la predicción es sí o no 02.06.2025

En este episodio de Data Science para todos , exploramos la regresión logística , una técnica clave cuando queremos predecir resultados binarios: ¿un cliente comprará o no? ¿una transacción es fraudulenta o legítima? ¿un paciente tiene una enfermedad o no? Te explicamos de forma sencilla cómo funciona este modelo, qué lo diferencia de la regresión lineal y cómo preparar tus datos para este tipo de...

¿Se puede predecir el futuro? Con regresión lineal, sí 26.05.2025

En este episodio, te enseñamos cómo la regresión lineal puede ayudarte a predecir lo que viene, desde ventas futuras hasta comportamientos del mercado. Explicamos paso a paso cómo preparar tus datos, identificar las variables clave y construir tu primer modelo de predicción sin morir en el intento. También te mostramos cómo interpretar los resultados, validar el modelo y evitar errores comunes. To...

Lyt til podcasten Data Science para Todos i Replaio

Radio og podcasts i én app - gratis og uden tilmelding. Installer i dag, og gå ikke glip af lanceringen

Hent den på Google Play

Replaio er ikke podcastudgiver; programmernes navne, coverbilleder og lyd tilhører deres ophavsmænd og distribueres via offentlige RSS-feeds.