340% más de ataques a aplicaciones web y 224% más de Credential Stuffing en el sector de los videojuegos

  • La investigación sobre seguridad de Akamai revela que se produjeron "incesantes" ataques de Credential Stuffing y contra aplicaciones web dirigidos a jugadores y empresas de videojuegos durante 2020
  • El sector de los videojuegos sufrió cerca de 11 millones de ataques de Credential Stuffing en 2020, lo que supuso un aumento del 224 %

                                                     Akamai

Data Science Live Book - Un libro open-source para aprender ciencia de datos!

Data Science Live BookPrimero quiero agradecer a Carlos de Dataprix.com por su constante apoyo para redactar en la pagina, ya que fue la primer lugar para la que escribí, hace mas de 5 años. No duden en contactarlo para empezar ustedes!

La escritura técnica fue creciendo poco a poco y hoy quiero compartir con todos ustedes el libro open-source que publique: Data Science Live Book!

La APP de IBM Watson te ayuda a elegir los regalos de estas Navidades

IBM ha presentado una nueva aplicación que utiliza las capacidades cognitivas de IBM Watson para  mostrar a los consumidores cuáles son las principales tendencias de compra y predecir los regalos que serán más populares en la próxima campaña navideña. La aplicación, denominada IBM Watson Trend, ya está disponible de forma gratuita en la Apple Store. 

Analisis predictivo en SAS: árboles de decisión

Una de las técnicas más utilizadas dentro del análisis predictivo son los árboles de decisión. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones en el campo de la estadística, pero nos vamos a centrar en su uso para realizar predicciones, concretamente obtener probabilidades de eventos. En este post revisamos una posible forma de hacerlo con el software de uno de los principales fabricantes del software de business analytics: SAS

Data Science - Breve guía para interpretar modelos cluster

Análisis de clusterEn clustering se deja que los datos se agrupen de acuerdo a su similitud. Estos modelos son agrupaciones de segmentos -clusters- que contienen casos, tales como clientes, pacientes, autos, etc.

Una vez que un modelo de cluster es desarrollado, una pregunta emerge: ¿Cómo puedo describir mi modelo?

Aquí presentaremos una manera para acercarnos a la respuesta, a través de la implementación del Gráfico de Coordenadas in R (código disponible al final del post)..