Assorted links for Data Scientists (April 29): Covariates, Optimization, ML for Finance, Tips for Hackathon, Matplotlib and Data Visualization Dashboard

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These are my recommended articles for this week about data science. A 
  1. A Tale of Time Varying Covariates (Causal Inference: the Remix).
  2. Analytics-to-Value: Digital analytics optimizing products and portfolios (McKinsey).
  3. Reinforcement Learning & pricing: a complicated love story (TryoLabs).
  4. Book Review: Machine Learning for Asset Managers (CFA Institute).
  5. Six tips for the best experience at Tableau’s DataDev Hackathon (Tableau).
  6. Take Full Control Over the Subplots in Matplotlib (Regenerative).
  7. Finally, a good example of dashboard: Best-Selling Video Games (Tableau Public).


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Hoy traigo, una información que puede ser interesante, en los envases de plástico, normalmente en la parte de abajo, aparece un triangulo (símbolo de que el producto es reciclable) y en el centro contiene un número. Mucha gente piensa que el número representa la calidad del plástico, es decir, que el 1 puede ser de mejor o peor calidad, o una numeración más alta, será de mayor calidad el envase de plástico. Pero esto realmente no es así. Varios productos plásticos están identificados con un número dentro del símbolo de reciclaje. Este número indica el tipo de plástico del cual está hecho el producto. PET o PETE (Polietileno tereftalato). Es el plástico típico de envases de alimentos y bebidas, gracias a que es ligero, no es caro y es reciclable. Una vez reciclado, el PET se puede utilizar en muebles, alfombras, fibras textiles, piezas de automóvil y, ocasionalmente, en nuevos envases de alimentos. HDPE (Polietileno de alta densidad). Gracias a su versatilidad y resiste
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