Aprendizaje Automático con K-Means y SQL Server

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Bienvenido al Mundo del Aprendizaje Automático con K-Means y SQL Server


Por Daniel Calbimonte, 2024-01-08


¡Bienvenido al fascinante viaje donde exploraremos la aplicación de K-Means, un poderoso algoritmo de aprendizaje automático, a datos almacenados en SQL Server! En este artículo, desentrañaremos los secretos de este algoritmo y cómo puede revelar patrones ocultos en tus conjuntos de datos.

Introducción

En el apasionante mundo del aprendizaje automático, K-Means destaca como una herramienta valiosa para agrupar datos y descubrir conexiones significativas. Acompáñanos mientras exploramos cómo aplicar este algoritmo a los datos almacenados en SQL Server mediante el uso de Python.

Requisitos

Antes de sumergirnos en este emocionante viaje, asegúrate de tener los siguientes elementos preparados:

  • Python instalado en tu entorno de desarrollo.
  • Un editor de código (recomendamos Visual Studio Code, pero puedes elegir tu favorito).
  • Una instalación de SQL Server para alojar tus datos.
  • La base de datos Adventureworks2019DW con los datos que deseas analizar.

Con estos elementos en su lugar, estarás listo para descubrir el poder de K-Means aplicado a datos de SQL Server. ¡Comencemos!

Artículo

Enlace: https://www.sqlservercentral.com/articles/machine-learning-k-means-applied-to-sql-server-data


Para leer el artículo en inglés, vea estas instrucciones:

Para ver el artículo en español, siga estos pasos:

Imágenes

Algunas imágenes fueron generadas en Bing Image Creator

Sobre el autor

Daniel Calbimonte es un apasionado en la tecnología.. Ha sido programador, project manager, documentador, ingeniero de software, experto en soporte técnico, YouTuber, escritor de artículos técnicos, blogger. Docente de tecnologías Microsoft, Developer de BI, DBA, conferencista. Actualmente da consultorías de software. Este artículo fue creado con ayuda de ChatGPT.

Whatsapp: +59175502310

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