Tutoriales de Ciencia de Datos

El teorema del límite central afirma que, con un tamaño de muestra suficientemente grande, la distribución muestral de la media se distribuirá normalmente, independientemente de la distribución de la población. Aprende su fórmula, condiciones clave y aplicaciones en estadística y aprendizaje automático.

Visualiza la desigualdad de un vistazo utilizando la curva de Lorenz. Descubre cómo crear e interpretar curvas de Lorenz utilizando Python para analizar la desigualdad en los ingresos, la delincuencia y otros conjuntos de datos del mundo real.

Aprende a utilizar la curva de demanda para revelar la relación entre el precio y la cantidad vendida, y utiliza este conocimiento para orientar decisiones más inteligentes en mercados competitivos. Explora métodos para encontrar el precio óptimo para maximizar los ingresos totales.

Descubre cómo el filtrado colaborativo potencia los sistemas de recomendación en el comercio electrónico, el streaming y mucho más. Aprende sus tipos, ventajas, retos y aplicación en Python.

¡Domina el arte de visualizar datos en Excel utilizando histogramas! Esta guía paso a paso te guiará a través de varios métodos, como los gráficos incorporados, las fórmulas y el Analysis ToolPak, para ayudarte a analizar las distribuciones de frecuencias como un profesional.

Descubre cómo crear, conectar y gestionar bases de datos PostgreSQL utilizando el paquete psycopg2 de Python.

Explora el papel del determinante en las operaciones matriciales, la geometría y los métodos computacionales, con cálculos paso a paso en Python y R.

Aprende varios comandos y herramientas para fusionar dos ramas y resolver conflictos en Git, una habilidad esencial para los científicos de datos.

Aprende a realizar regresiones lineales en Python utilizando NumPy, statsmodels y scikit-learn.

Explora las distribuciones de cola pesada en las que no se aplican los métodos estadísticos tradicionales. Descubre cómo la distribución de Cauchy modela eficazmente los fenómenos en los que los sucesos extremos ocurren con más frecuencia de lo esperado.

Examina los principios matemáticos que subyacen a los paseos aleatorios y explora sus formas, desde los recorridos unidimensionales hasta los modelos sesgados y gaussianos. Utiliza Python para descubrir cómo estos procesos estocásticos informan los fenómenos del mundo real en biología, física y finanzas.

Elige la técnica correcta de inversión de listas en Python entre reverse(), slicing, reversed() y las comprensiones de listas. Utiliza estos métodos para abordar tareas como la ordenación de datos y la alineación de secuencias.