Este documento proporciona una revisión completa del Análisis de Conglomerados (Cluster Analysis), una herramienta esencial del aprendizaje automático no supervisado. Se detallan los algoritmos más comunes (K-Means, Aglomerativo/Jerárquico) y se identifican las librerías de programación clave para su correcta ejecución. Finalmente, se incluye una sección de ejemplos y práctica que demuestra paso a paso cómo implementar el análisis de clustering en distintos contextos reales de datos.

Análisis exploratorio de salarios

What makes one neighborhood pleasant to walk through and another uncomfortable? This project explores that question using Google Street View and computer vision. Focusing on two Atlanta Census Tracts, one walkable and one unwalkable, I extracted visual features such as greenery, sidewalk presence, and street enclosure. This project shows how modern visual data tools can help us “see” the urban environment and better understand the elements that shape walkability.

A broad analysis of R&D spending as a share of GDP on a global basis spanning 1996-2023

Visualisasi Data Spasial dengan R