Tutoriales de Ciencia de Datos

Aprende a organizar tareas por categoría con Node.js y MongoDB. Crea una API REST con endpoints para crear, listar, obtener, actualizar y eliminar, y filtro por categoría.

Reduce el uso de tokens eliminando el exceso de contexto, el ruido del terminal, las respuestas verbosas y el código sobredimensionado con herramientas ligeras que optimizan automáticamente los flujos de trabajo de los agentes de código.

Descubre qué es un gráfico de residuos, cómo interpretar los patrones más comunes y cómo te ayuda a detectar no linealidad, heterocedasticidad, outliers y otros problemas de regresión.

Descubre qué es una matriz ampliada, cómo representa sistemas de ecuaciones y cómo usar operaciones por filas para resolverlos.

El aprendizaje autosupervisado entrena modelos para obtener su propia supervisión de texto, imágenes, audio y vídeo sin etiquetar, con técnicas como el aprendizaje contrastivo, el modelado enmascarado y la predicción autorregresiva que dan forma a las representaciones detrás de los modelos de lenguaje, visión y multimodales actuales.

Configura Muse Spark 1.3 en Muse Code y la Meta Model API, elige entre los niveles contributor y standard, y comprueba si se sostienen las promesas de eficiencia de Meta.

Usa GPT-6 Astra a través de la API de OpenAI para crear en Python un agente de comprobación de releases con herramientas async, controles de razonamiento, Structured Outputs y control de costes; luego prueba uso del ordenador y steering.

Aprende a usar la API de Gemini 3.8 Flash en Python: configuración de Interactions API, ajuste de thinking_level, extracción de PDF a JSON y function calling con código.

Aprende a usar el último modelo insignia de Anthropic para crear un agente en Python que lea un repositorio Flask antes de planificar un cambio. Añade actualizaciones de progreso, herramientas de archivos de solo lectura y controles de coste.

Aprende a ejecutar Qwen3.8-27B en local con NVFP4 nativo de Blackwell y decodificación especulativa MTP, alcanzando hasta 170 tokens por segundo con llama.cpp.

Usa GLM-5.3-Flash y CrewAI para crear 3 agentes LLM especializados en fundamentales, técnicos y noticias, y combinar sus hallazgos en una señal de COMPRA/VENTA.

Aprende cómo encajan los Bots, el ordenador en la nube compartido, las habilidades y las rutinas de Grok Bot creando un agente que investiga, verifica e informa cada lunes.