Data Analysis Tutorials

Aprende a calcular la suma total de cuadrados (SST), la suma de cuadrados de regresión (SSR) y la suma de cuadrados de error (SSE) para evaluar la precisión del modelo de regresión. Descubre sus relaciones matemáticas y cómo influyen en la R-cuadrado.

Descubre cómo interpretar la r-cuadrado ajustada para evaluar el rendimiento del modelo de regresión. Compara la diferencia entre r-cuadrado y r-cuadrado ajustado con ejemplos en R y Python.

Descubre cómo utilizar la prueba ANOVA para comparar las medias de varios grupos con ejemplos claros, aplicaciones reales y consejos prácticos para el análisis de datos.

Descubre el significado de la distribución de Gauss, su relación con el teorema del límite central y sus aplicaciones reales en el aprendizaje automático y la comprobación de hipótesis.

La distribución de Poisson modela la probabilidad de que se produzca un determinado número de sucesos en un intervalo fijo. Mira cómo se aplica en escenarios del mundo real, como la teoría de colas y la modelización del tráfico.

Una media winsorizada reduce la influencia de los valores atípicos al limitar los valores extremos a percentiles específicos, preservando la estructura general del conjunto de datos. Sigue leyendo para aprender a calcular la media winsorizada utilizando Python para practicar.

Aprende cómo la curva AUC-ROC evalúa los modelos de clasificación binaria, centrándose en el rendimiento a través de umbrales, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Utiliza las bibliotecas de Python para calcular los valores AUC y comparar clasificadores en un solo flujo de trabajo.

Conoce la plataforma unificada más popular para el análisis de big data: Databricks. El tutorial cubre los siete conceptos y características principales de Databricks y cómo se interconectan para resolver problemas del mundo real en el mundo moderno de los datos.

En este tutorial, aprenderás la mecánica de las uniones en SQL y sus diferentes tipos.

¡Aprende a utilizar eficazmente la comprensión de listas en Python para crear listas, sustituir los bucles for (anidados) y las funciones map(), filter() y reduce(), ...!

Explora cómo el uso de un alias SQL simplifica tanto los nombres de las columnas como los de las tablas. Aprende por qué utilizar un alias SQL es clave para mejorar la legibilidad y gestionar uniones complejas.

XLOOKUP() busca en cualquier dirección, usa de forma predeterminada coincidencias exactas y tiene gestión de errores integrada, mientras que VLOOKUP() solo busca a la derecha y necesita una indexación manual de las columnas.