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Resultados del sondeo de opinión universitaria al rectorado UNASAM - 2025.

I Congreso internacional de Machine Learning, lógica difusa y sus aplicaciones.

La Facultad de Ciencias y el Grupo de Investigación Matemática Difusa y Aprendizaje Maquina (MATDIAMA) de la Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo (UNASAM) invita a participar a la comunidad académica en el I Congreso Internacional de Machine Learning, Lógica Difusa y sus Aplicaciones Prácticas.

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Sitios Web para obtener datos libres.

Cuando nos proponemos resolver un problema basándonos en datos, una de las primeras preguntas que debería venir a nuestra mente es ¿cuento con los datos necesarios para resolver este problema?. La mayoría de las veces la respuesta a esta pregunta es NO.
Afortunadamente contamos ya con una política de datos abiertos que nos provee de información que pudiera ser de utilidad para nuestros proyectos.

A continuación te dejamos los enlaces para que puedas visitarlos.
✅ KDNuggets
https://www.kdnuggets.com/
✅ Google Dataset Search
https://datasetsearch.research.google.com/
✅ Kaggle
https://www.kaggle.com/
✅ GitHub
https://github.com/
✅ Open Data Network
https://www.opendatanetwork.com/
✅ UCI Machine Learning Repository
https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

NumPy enriquece el lenguaje de programación Python con potentes estructuras de datos, implementando matrices y arreglos multidimensionales. Estas estructuras de datos garantizan cálculos eficientes con matrices. La implementación apunta incluso a matrices enormes, mejor conocidas bajo el título de “Big Data”. Además, el módulo suministra funciones matemáticas de alto nivel para operar en estas matrices.
En este post te compartimos algunas caracterizas de NumPy.