Assorted links for Data Scientists (weekly links July 1)

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My recommended articles for this week:
  1. How Software Is Eating the Car. The trend toward self-driving and electric vehicles will add hundreds of millions of lines of code to cars (IEEE Spectrum).
  2. This is Personal: The Do’s and Don’ts of Personalization in Tech (The Decision Lab).
  3. How Women Need To Be Involved In Data Science To Prevent Bias In Algorithms (Rootstrap).
  4. Exploratory Data Analysis of Text data Including Visualization with Python (Regenerative).
  5. How Databricks and Tableau customers are fueling innovation with data lakehouse architecture (Tableau).
  6. Real Estate pricing with Machine Learning & non-traditional data sources (Tryolabs).
  7. Design sandbox: Power calculations and optimal design for cost effectiveness: Part 1: The case of cash benchmarking and Part 2: The case of nonlinearities.
  8. Plus: Pharma’s digital Rx: Quantum computing in drug research and development (McKinsey).

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¿Qué significan los números en el triángulo de reciclaje de los plásticos?

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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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Metallica versus Megadeth ¿quien es mejor? la estadística nos da la respuesta

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Sin lugar a dudas tanto Metallica como Megadeth son dos gigantes del Heavy Metal. Pero realmente ¿la popularidad es sinónimo de calidad musical? Una realidad es que el éxito comercial no necesariamente conlleva a una mejor calidad, y es aquí, cuando se mantiene el debate sobre qué banda es mejor, si Megadeth o Metallica. En el post de hoy, se presenta un análisis estadístico y visual sobre la discografía de estudio de Metallica y Megadeth, en base a las percepciones de calidad musical de los discos según los seguidores de ambas bandas. I. Metodología a. Selección de la muestra Primeramente, se consideran para el análisis comparativo, solo los álbumes de estudio , es decir, no se toman en cuenta discos recopilatorios, en vivo, de versiones o covers (como el Garage Inc de Metallica y el Hidden Treasures de Megadeth), así como de colaboraciones ( Lulu de Metallica). b. Selección y validación del indicador Segundo, se ha tomado como base comparativa para el análisis,
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Los programas más usados por economistas

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Existe una amplia gama de programas informáticos (softwares) de estadística y econometría que son usados por los economistas. El uso de algunos de ellos, se puede deber a los programas enseñados/aprendidos durante la etapa de formación o especialización. Muchas veces aprendemos a usar sólo 1 y nos limitamos a nosotros mismos en la utilización de otras herramientas que pueden mejorar el análisis económico. A continuación, les menciono algunas de las principales características o diferencias entre los programas que usamos más comúnmente los economistas. Si dividieramos los programas en la siguiente categoría, según Kerem Tuzcuoglu ( theoretical and applied econometrician ): un click (programas que casi no requieren de programación y los resultados se obtienen con un sólo click), semi-programación (requieren un nivel intermedio para escribir los comandos) y programación-pura (definitivamente hay que saber programar para su utilización). En base a las categorías antes definid
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