🔍 30 recomendaciones para sacar el máximo partido a la estadística en tu investigación 🔍 🧠 La estadística es una aliada esencial para transformar datos en conocimiento valioso. Pero, para que cumpla su papel, es fundamental aplicarla con rigor y sentido crítico en cada etapa.

🔥 ¿QUÉ MODELO DE REGRESIÓN ELEGIR? Si alguna vez te has topado con siglas como LM, GLM, GAMM o GLMM y has pensado: "¿Y ahora cuál uso? ¿Me estoy metiendo en un laberinto sin salida?"… este post es para ti. 🌀 Vamos a simplificarlo paso a paso:🧵 #stats #datascience #analytics

Andrej Karpathy summarizes how neural networks function, including the process of using a loss function in training and applying backpropagation for optimizing the network parameters through gradient descent.

🚨 ¿𝗦𝗮𝗯𝗶́𝗮𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗽𝘂𝗲𝗱𝗲𝘀 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗥 𝗱𝗲 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝘃𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗮𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝗿 𝘁𝘂 𝗳𝗹𝘂𝗷𝗼 𝗱𝗲 𝘁𝗿𝗮𝗯𝗮𝗷𝗼? 🚨 Los Addins de RStudio no reemplazan tu código, lo potencian ⚡ Ejecuta tareas repetitivas o complejas en un clic.🧵👇

🌌 Dejemos las estrellas para el cielo. En ciencia, los datos merecen claridad, no símbolos. Publicar el p-valor exacto es un gesto pequeño que mejora enormemente la calidad y transparencia de la investigación. #stats #datascience #analytics #research #pvalue #cienciadedatos

🗺️Mapas Sincronizados en R para un Análisis Comparativo de Impacto ¿Necesitas visualizar rápidamente el cambio o la diferencia entre dos variables geográficas (tipo 'Antes' y 'Después')? Deja de alternar entre mapas estáticos, utiliza las librerías mapview y leaflet.extras2 de R.

I recently stumbled over the tmap R package and was amazed by its capabilities! With tmap, you can craft dynamic, interactive maps with ease. The package offers a flexible syntax similar to ggplot2, but with a dedicated focus on maps. Key Features: ✅ Interactive Maps: Switch

Aquí Emiliano Bruner hace una dura crítica de cómo funciona la ciencia actualmente (un mundo que conoce bien). Bruner denuncia cómo, en los últimas 20-30 años, la ciencia (sobre todo la universitaria y la financiada públicamente) ha sufrido una transformación brutal: ha dejado

🚨 Python sirve para data science… pero ¿es realmente un buen lenguaje para ello? 🤔🚨 Claus Wilke analiza sus limitaciones: mutabilidad peligrosa, ausencia de NA nativos, falta de vectorización y sin non-standard evaluation. 📝 Resumen: 👇 blog.genesmindsmachines.com/p/python-is-no…

Pretty intuitive animation explaining seasons, equinox, solstice, length of day and night. Today marks the autumn equinox in the Northern Hemisphere. [🎞️ German Valencia Garcia]

Google acaba de lanzar esta BOMBA atómica de paper, quizás comparable con el que comenzó la revolución de IA. No exagero: explica por qué ChatGPT, Gemini,etc tienen el mismo problema: no pueden aprender después de su entrenamiento. La solución que proponen es MUY elegante: 🧵

🔍 ¿Quieres entender, validar y documentar tus datos de forma profesional… sin sufrir en el intento? Pointblank permite: ✅ 1. Entender rápidamente un nuevo dataset 🛡️ 2. Validar datos con reglas claras y reproducibles 📚 3. Documentar tablas de forma útil, clara y (sí) bonita

Si os interesa realizar este tipo de scrollytelling con R, tenéis varias opciones, las principales: - quarto nrennie.rbind.io/scrollytelling… y posit.co/blog/closeread… - shiny v4.connorrothschild.com/post/automatio… Si conocéis algún otro para compartir, adelante!

Deja de hacer "Copy & Paste" aprende a automatizar.🚀 Parametrizar tus informes en #Rmarkdown o #Quarto (con Python o R) te permite pasar de 1 informe manual a múltiples automáticos en segundos. Mismo código, distintos filtros.💡 #DataScience #Rstats #stats #Reporting #Jupyter

⚠️Una tentación peligrosa: forzar los datos para que se ajusten a los supuestos de un modelo estadístico. La limpieza y la transformación de datos son prácticas esenciales, pero cruzar la línea con una manipulación excesiva puede llevarnos a conclusiones y decisiones erróneas.🧵

🤔Hace poco, Daniel Lakens publicó una sátira brillante sobre lo que él llama el "Trastorno de Bayesianismo Dogmático".Aunque el tono es humorístico, el mensaje de fondo es vital para cualquiera que trabaje con datos: el tribalismo metodológico está frenando el avance científico.

Este post hace un estupendo resumen de un artículo que se pregunta si los grandes modelos de lenguaje (LLMs) pueden realmente descubrir ciencia o solo son buenos hablando de ella. Los resultados muestran que los modelos sugieren hipótesis aceptables, pero fallan en lo demás: se

x.com/i/article/2002…

🔗 Enlaces a los sitios webs: maximaformacion.es/blog-ciencia-d… 📊 Aprender estadística no es solo entender fórmulas, es saber pensar con datos. Estos sitios web no solo enseñan: inspiran. ✨ #stats #Estadística #RStats #DataScience #Tidyverse #MachineLearning #Master #CienciaDeDatos