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Tutoriales de Ciencia de Datos

Avanza en tu carrera con nuestros tutoriales de ciencia de datos. Te guiamos paso a paso a través de las funciones y modelos de la ciencia de datos más exigentes.
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Aprendizaje conjunto en Python: Guía práctica sobre Random Forest y XGBoost

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.

21 de enero de 2026

Media frente a mediana: Conocer la diferencia

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.

16 de enero de 2026

Tres métodos para convertir un script de Python en un archivo EXE

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.

15 de enero de 2026

Tutorial sobre clasificación bayesiana ingenua con Scikit-learn

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

15 de enero de 2026

Precisión frente a recuperación: La guía esencial para machine learning

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

14 de enero de 2026

Los 6 mejores IDE de Python para la ciencia de datos en 2026

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.

30 de diciembre de 2025

Funciones de coste: Una guía completa

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

22 de diciembre de 2025

Análisis factorial confirmatorio: Guía para evaluar constructos

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.

16 de diciembre de 2025

Complejidad espacial: Cómo utilizan la memoria los algoritmos

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.

9 de diciembre de 2025

Profeta de Facebook: Un enfoque moderno para la predicción de series temporales

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

5 de noviembre de 2025

Comprender UMAP: Guía completa sobre la reducción de dimensionalidad

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.

4 de noviembre de 2025

Softplus: La función de activación suave que vale la pena conocer

Esta guía explica las propiedades matemáticas de Softplus, sus ventajas y desventajas, su implementación en PyTorch y cuándo cambiar de ReLU.

29 de octubre de 2025