En este episodio exploramos las cadenas de Markov, una herramienta matemática clave cuando lo que viene depende solo del estado actual, y no del pasado.

Te explicamos qué son, cómo funcionan y por qué son tan útiles en ciencia de datos. Desde predecir el clima o el comportamiento de usuarios en una web, hasta modelar secuencias en lenguaje natural o cambios en los estados financieros, las secuencias de Markov son más comunes (y poderosas) de lo que crees.

Aprenderás con ejemplos claros, aplicaciones reales en distintas industrias y una guía simple para empezar a usarlas en Python.

📊 Si quieres entender cómo anticiparte a lo que viene con solo observar el presente, este episodio te lo deja claro.