José M. Requena Plens 
@jmrplens@red.niboe.info
- LinkedIn
- https://www.linkedin.com/in/jmrplens
- GitHub
- https://github.com/jmrplens/
- Pixelfed
- https://pixelfed.social/jmrplens
Mente inquieta.
- Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universidad de Alicante.
- Máster en Ingeniería Acústica por la Politécnica de Valencia.
- Doctorando en i3M-CSIC (UPV)
📍 Valencia, España
Otros enlaces:
https://bit.ly/jmrplens-mathworks
🧪 https://bit.ly/jmrplens-laboratory
https://bit.ly/jmrplens-scholar
⚧️ https://prono.mbre.es/el/
https://www.polyamproud.com/flag
Mecenas de @niboe: ➡️ https://es.liberapay.com/niboe/
Joined Nov 2022
Utilizando la biblioteca "random" de Python, se pueden generar strings, flotantes y enteros aleatorios. Pero al ser aleatorio, no produce ningún dato significativo como nombres de personas, nombres de ciudades, correos electrónicos, etc.
El módulo Faker permite generar rápidamente datos falsos altamente personalizados (pero significativos). Es más, también puede generar datos específicos para un grupo demográfico.
#investigación #datascience
Créditos: Avi Chawla
José M. Requena Plens has moved to @jmrplens@mstdn.jmrp.io:
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