Tutoriales de Ciencia de Datos

Los vectores y valores propios son esenciales para comprender las transformaciones lineales. Este artículo trata de su interpretación geométrica, cálculo matemático e importancia en el aprendizaje automático.

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.

Aprende cómo Python gestiona automáticamente la memoria con el recuento de referencias y la recolección generacional de basura, y comprende cómo controlar manualmente la recolección de basura utilizando el módulo gc.

Explora cómo la distancia euclidiana tiende puentes entre la geometría antigua y los algoritmos modernos, con ejemplos de codificación en Python y R, y conoce sus aplicaciones en la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis espacial.

Descubre el algoritmo de agrupación por desplazamiento medio, sus ventajas, sus aplicaciones en el mundo real y su implementación paso a paso en Python. Compáralo con K-means para comprender las diferencias clave.

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.

Aprende a utilizar ChatGPT en un proyecto real de ciencia de datos de extremo a extremo. Lo utilizaremos para la planificación del proyecto, el análisis de datos, el preprocesamiento de datos, la selección del modelo, el ajuste de hiperparámetros, el desarrollo de una aplicación web y su despliegue en los Spaces.

Aprende los conceptos básicos de los 25 comandos SQL más populares y cómo utilizarlos.

Generación de datos sintéticos mediante Python Faker para complementar los datos del mundo real en pruebas de aplicaciones y privacidad de datos.

En este tutorial aprenderás a aprovechar al máximo las funciones de facetado de ggplots.

Este pequeño tutorial pretende introducirte en los fundamentos del aprendizaje automático en R: te mostrará cómo utilizar R para trabajar con KNN.

Aprende sobre las Cadenas de Markov, sus propiedades, matrices de transición, ¡e implementa una tú mismo en Python!