Data Science Articles

Descubre cómo utilizar el motor de GPU Polars, recientemente lanzado, impulsado por NVIDIA RAPIDS cuDF, para conseguir un rendimiento de consulta más rápido en grandes conjuntos de datos.

Examina las oportunidades y los retos que conlleva la ciencia de datos en la educación, así como la forma en que puedes capacitar a tus equipos para adaptarse a un nuevo panorama.

Podría decirse que el aprendizaje automático es responsable de los casos de uso más destacados y visibles de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. En este artículo, aprenderás sobre el aprendizaje automático, algunos de sus casos de uso y algoritmos más destacados, y cómo puedes empezar.

Explora DuckDB, la base de datos analítica rápida y fácil de usar para Python y R. Conoce sus principales características, casos de uso y cómo optimiza las tareas de análisis de datos.

Aprende qué hace un arquitecto de datos y cómo iniciar una carrera lucrativa en este nicho en rápida expansión.

Explora los salarios de los científicos de datos en todo el mundo. Desglosamos cuánto cobran los científicos de datos y vemos cómo se desglosa por sector, competencias y nivel de empleo.

Aquí tienes nuestra guía esencial sobre las características de un gran portafolio de ciencia de datos, y por qué crear uno puede impulsar tus perspectivas profesionales.

Aprende todo sobre los Concursos Kaggle. Descubre qué son, cómo tener éxito en ellas y cuándo y por qué debes hacerlas.

Descubre cómo las aplicaciones basadas en Python están transformando el sector sanitario.

Aprende los conceptos y teorías fundamentales de la gestión de datos, junto con algunos ejemplos prácticos. Utiliza estas habilidades en tu trabajo diario de ciencia de datos para generar datos limpios y útiles para tus modelos.

Prepárate para tu próxima entrevista de ciencia de datos con preguntas esenciales sobre NumPy, desde las más básicas hasta las más avanzadas. ¡Perfecto para afinar tus habilidades y aumentar la confianza!

Este artículo te enseña el significado, las diferencias y los casos de uso adecuados de los intervalos de predicción y los intervalos de confianza en los análisis estadísticos y de regresión. También te muestra cómo implementar estos intervalos en R.