{"id":86959,"date":"2017-09-21T12:46:06","date_gmt":"2017-09-21T10:46:06","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/nuevos-tfms-data-science\/"},"modified":"2017-09-21T12:46:06","modified_gmt":"2017-09-21T10:46:06","slug":"nuevos-tfms-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/nuevos-tfms-data-science\/","title":{"rendered":"Los mejores proyectos de Data Science (Parte II)"},"content":{"rendered":"

Hace unas semanas os mostramos algunos de los trabajos m\u00e1s destacados<\/a><\/strong> de los alumnos de la \u00faltima edici\u00f3n del\u00a0M\u00e1ster de Data Science Online<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Pero si os somos sinceros, es dif\u00edcil elegir\u00a0solo unos cuantos ya que\u00a0todos son extraordinarios. Hoy os traemos m\u00e1s Trabajos Final de M\u00e1ster para demostraros el talento con el que cuentan los alumnos\u00a0de DKS.<\/p>\n

Determinar qu\u00e9 ciudad ser\u00eda m\u00e1s rentable para invertir en la compra de un piso y arrendarlo v\u00eda AirBnB – Ronny de Abreu<\/span><\/h5>\n

\u00bfAlguna vez te has preguntado cu\u00e1les son las zonas m\u00e1s caras para vivir en Madrid? Estamos seguros de que, tanto si eres de la capital, como si vives fuera y tienes pensado mudarte o alquilar un piso, esta pregunta te habr\u00e1 rondado en m\u00e1s de una ocasi\u00f3n.<\/p>\n

Nuestro alumno Ronny de Abreu<\/strong> tambi\u00e9n se la formul\u00f3 alguna vez y, gracias a la gran cantidad de datos que proporcionan, plataformas como AirBnB<\/strong>, ha desarrollado un modelo que permita analizar las caracter\u00edsticas econ\u00f3micas de los alquileres en Madrid.<\/p>\n

\"DKS_TFM_DataScience\"<\/a><\/p>\n

Esta opci\u00f3n resulta interesante, ya que ayuda a localizar mejores precios a los visitantes, y permite a aquellos que quieren ofrecer la opci\u00f3n del alquiler a encontrar oportunidades de negocio gracias al\u00a0an\u00e1lisis del par\u00e1metro de los precios<\/strong>.<\/p>\n

Seg\u00fan el propio de Abreu “Este trabajo busca dar un primer paso en el an\u00e1lisis descriptivo y generar un modelo anal\u00edtico que proporcione\u00a0la oportunidad de detectar oportunidades, localizar cu\u00e1les son los par\u00e1metros que permiten optimizar el precio de alquiler para ayudar al usuario que publica su propiedad en la plataforma y dibujar el movimiento que genera AirBnB en Madrid”.<\/p>\n

Estudio de accidentes de tr\u00e1fico – Rafael Mart\u00ednez.\u00a0<\/span><\/h5>\n

Rafael Mart\u00ednez<\/strong> realiza un exhaustivo trabajo de an\u00e1lisis de los accidentes de coche desde el a\u00f1o 2008 hasta 2015, gracias a los datos proporcionados por la Direcci\u00f3n General de Tr\u00e1fico (DGT)<\/strong>.<\/p>\n

\"pexels-photo\"<\/a><\/p>\n

Este estudio que recoge variables como “tipo de veh\u00edculo” “accidentalidad por meses” o “gravedad del siniestro”, permite crear un mapa detallado que ayuda a entender los mayores riesgos a los que se ven expuestos los conductores y proponer planes de acci\u00f3n para reducir el n\u00famero de estos.<\/p>\n

Si quieres ver el trabajo completo de Rafael Mart\u00ednez puedes encontrarlo haciendo click aqu\u00ed<\/a><\/strong>.<\/p>\n

Impacto de diversos factores en los retrasos de los vuelos – Sergio Mart\u00ednez y Epifanio Mayorga\u00a0<\/span><\/h5>\n

Otra vez sentados durante horas en el suelo del aeropuerto sin ninguna explicaci\u00f3n sobre el retraso de nuestro vuelo. A algunos esta historia les sonar\u00e1 familiar.<\/p>\n

\"DKS_TFM_DataScience_retrasos_vuelos\"<\/a><\/p>\n

Los alumnos Sergio Mart\u00ednez<\/strong> y Epifanio Mayorga<\/strong> seguro que lo han vivido en sus propias carnes m\u00e1s de una vez, y por ello decidieron centrar su Trabajo Final de M\u00e1ster en los diversos factores que afectan al retraso de los vuelos.<\/p>\n

Para realizar este trabajo usaron los lenguajes Python<\/strong> (con los notebooks de jupyter) y R<\/strong>.<\/p>\n

Estos retrasos, en su mayor\u00eda achacados a las condiciones clim\u00e1ticas, podr\u00edan tener otro tipo de justificaci\u00f3n. “De este estudio se deduce que las variables atmosf\u00e9ricas no son demasiado concluyentes para explicar el retraso de los vuelos”, aclaran los autores.<\/p>\n

\u00bfTe gustar\u00eda saber porque tu vuelo siempre llega tarde? Desc\u00fabrelo en este TFM que podr\u00e1s encontrar en este enlace<\/a>.<\/p>\n

Estamos seguros que estos trabajos os han dejado con la boca abierta a m\u00e1s de uno. Prometemos volver con nuevas genialidades de estos alumnos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Hace unas semanas os mostramos algunos de los trabajos m\u00e1s destacados de los alumnos de la \u00faltima edici\u00f3n del\u00a0M\u00e1ster de Data Science Online. Pero si os somos sinceros, es dif\u00edcil elegir\u00a0solo unos cuantos ya que\u00a0todos son extraordinarios. 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