Data Science Tutorials

Aprende el aprendizaje conjunto con Python. Este tutorial práctico abarca el bagging frente al boosting, Random Forest y XGBoost con ejemplos de código en un conjunto de datos reales.

Explora las diferencias entre la media y la mediana, aprende sus aplicaciones en el análisis de datos y descubre cómo elegir la medida adecuada para cada situación.

Aprende qué es un archivo ejecutable y cómo convertir un script de Python en un archivo .exe utilizando PyInstaller, Nuitka y auto-py-to-exe.

Aprende a crear y evaluar un clasificador Naive Bayes utilizando el paquete Scikit-learn de Python.

La precisión no es suficiente. Aprende la diferencia entre precisión y recuperación, comprende la compensación y elige la métrica adecuada para tu modelo.

Encuentra el IDE de Python perfecto para tus necesidades de ciencia de datos en 2026. Compara las características, ventajas y rendimiento para tomar una decisión informada y segura.

Aprende qué son las funciones de coste y cómo y cuándo utilizarlas. Incluye ejemplos prácticos.

Comprende cómo CFA comprueba los modelos teóricos vinculando los indicadores observados con los constructos latentes. Aprende los pasos, supuestos y extensiones que hacen que el CFA sea esencial en la validación de medidas y el modelado de ecuaciones estructurales.

Aprende a calcular la complejidad espacial utilizando notación asintótica, cómo se suman los componentes de memoria como la recursividad, las estructuras de datos y el espacio auxiliar, y cómo reducir el espacio mediante técnicas in situ.

Comprende cómo las incertidumbres en las mediciones afectan a los resultados calculados y aprende fórmulas y métodos para cuantificarlas en diversas operaciones matemáticas.

Comprende cómo Facebook Prophet modela tendencias, estacionalidad y eventos especiales para obtener previsiones precisas e interpretables.

Descubre cómo UMAP simplifica la visualización de datos de alta dimensión con explicaciones detalladas, casos prácticos y comparaciones con otros métodos de reducción de dimensionalidad, incluidos t-SNE y PCA.