En el actual panorama empresarial, dominado por la transformación digital, los datos se han convertido en un activo invaluable. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes es crucial para obtener información estratégica y tomar decisiones informadas. Las organizaciones que implementan lagos de datos
En la actualidad las empresas están en continuo crecimiento y, a medida que crecen, la gestión y análisis de los datos que capturan sobre los distintos actores de su negocio, se vuelve un proceso cada vez más complejo. Es por esta razón que las compañías se orientan a implementar proyectos
Una de las muchas ventajas que tienen el servicio de Databricks distinto a que se puede usar dentro de cualquier arquitectura y nube, es que nos permite poder acceder a múltiples fuentes, y generar desarrollos sobre ingeniería, ciencia, análisis y visualización de datos. Databricks se ha convertido en una herramienta
¿Sabías que en cualquier parte del mundo un equipo o persona debe estar esperando una aprobación para iniciar o finalizar alguna de sus tareas?, ¿Qué los procesos de aprobación pueden durar minutos o meses, dependiendo del tamaño de la organización?, ¿Qué algunos procesos de aprobación son ineficientes porque se involucran
En ocasiones para acceder a ciertos orígenes de datos desde Databricks es necesario hacer uso de cadenas de conexión o credenciales que nos permitan gestionar procesos de autenticación, sin embargo, el almacenamiento de información confidencial dentro de los notebooks no es una práctica recomendable en términos de seguridad y privacidad
¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona el servicio de instancias de máquinas virtuales EC2 de AWS y cuáles son sus beneficios? A continuación, encontrarás toda la información relacionada sobre este servicio, sus características y sus beneficios: Las instancias EC2 (Elastic Compute Cloud) son uno de los servicios clave de
En algunas ocasiones debemos construir una distribución normal con una muestra de datos para poder visualizar la información de una forma mas digerible y clara con el fin de que esto nos permita entender cómo se comportan nuestros datos y cuáles son sus características para posteriormente darles un manejo mucho
Muy probablemente a lo largo de todos los posibles cálculos a los que nos podemos enfrentar a la hora de preparar nuestros indicadores en un reporte en Power BI, nos hayamos topado con un escenario en el cual debamos calcular un indicador ponderándolo por el peso al que le corresponde,
En nuestro escenario contamos con una columna de tipo fecha en una tabla nombrada “Tiempo”, de esta tabla vamos a generar una columna nueva en donde se liste el nombre del mes correspondiente a la fecha como se ilustra a continuación. Sin embargo cuando generamos el nombre de los meses
Dos de las librerías más utilizadas en el mundo de Python para el procesamiento de datos son Pandas y Pyspark(libreria de Python para spark) con características muy similares entre ellas incluyendo los nombres de algunos métodos o funciones. Generalmente la forma más común para tratar datos provenientes de archivos Excel,
