Data Science Tutorials

Arreglos de Python con ejemplos de código. ¡Aprende hoy mismo a crear e imprimir arreglos con Python NumPy!

Aprende a utilizar la regla de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante determinantes, con ejemplos prácticos.

Aprende a evaluar la precisión de tu modelo utilizando el error absoluto medio. Comprende cuándo y por qué utilizar el MAE para que tus decisiones basadas en datos sean más fiables.

Aprende a calcular probabilidades acumulativas y densidad de probabilidad con NORM.DIST en Excel. Comprende su sintaxis, argumentos clave y ejemplos reales.

En este tutorial, aprenderás exclusivamente sobre las sentencias if else de Python.

Comprende cómo modelar la probabilidad de éxito inicial en ensayos repetidos, explora su propiedad única sin memoria y descubre aplicaciones prácticas en diversos sectores, desde el control de calidad hasta la captación de clientes.

Descubre las matemáticas y el significado que hay detrás de las leyes de potencia. Descubre cómo modelan eventos poco frecuentes, revelan patrones sin escala y aparecen en todo, desde terremotos hasta la IA.

Aprende a utilizar los métodos .append() y .extend() para añadir elementos a una lista.

Comprender cuándo y cómo se pueden diagonalizar las matrices, y por qué es importante para la ciencia de datos y el álgebra lineal computacional.

Explora la historia, el impacto y el futuro de la Ley de Moore, y descubre cómo sigue dando forma a la potencia informática frente a las limitaciones físicas y económicas.

Comprende qué significa el coeficiente de determinación en el análisis de regresión. Aprende cómo se calcula, cómo interpretar su valor y cuándo utilizar el R cuadrado ajustado y el R cuadrado parcial en su lugar.

Descubre cómo LDA optimiza la separación de clases y reduce las dimensiones en tus proyectos de machine learning.