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En la era del comercio electrónico, el análisis de datos se ha vuelto esencial para el éxito de cualquier empresa en línea. Con una gran cantidad de información disponible, es fundamental aprovechar al máximo estos datos para tomar decisiones estratégicas informadas. En este artículo, exploraremos cómo Python, un lenguaje de programación popular, puede ser una poderosa herramienta para el manejo y tratamiento de datos en un negocio de comercio electrónico, especialmente cuando se combina con las capacidades del Cloud Computing y el análisis de Big Data.

En la era digital actual, los datos se han convertido en un activo invaluable para las organizaciones de todo tipo. Sin embargo, el volumen y la complejidad de los datos generados pueden resultar abrumadores para los enfoques tradicionales de análisis. Y es aquí donde entra en juego el Cloud Big Data Science, una poderosa combinación de tecnologías de nube y ciencia de datos.

Cloud Big Data Science se refiere a la aplicación de técnicas de ciencia de datos en entornos de computación en la nube. La ciencia de datos es un campo que implica extraer conocimientos y obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. Estos datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados y se generan a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, transacciones en línea, registros de servidores, entre otros.

El evento Big Data Talent es el mayor evento del Universo Big Data. Un encuentro anual que el Big Data International Campus de ENIIT Business School, creó hace siete años, a raíz de la demanda de perfiles en Big Data y a la especificidad de las competencias y destrezas de estos 

A la hora de poner un modelo de Machine Learning en producción hay que tener en cuenta varios requisitos. Normalmente se suele elegir el modelo con mejor rendimiento durante el proceso de evaluación, pero en según qué casos es necesario además entender las razones por las que el modelo toma una decisión. Esto puede aplicar tanto a problemas de clasificación, es decir, entender por qué el modelo elige una clase en concreto entre otras tantas; como a problemas de regresión en los que el valor a predecir es un número.