Data Science Tutorials

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.

Aprende a utilizar operaciones con filas para convertir matrices a forma escalonada por filas y resolver sistemas de ecuaciones.

Aprende sobre matrices singulares, sus propiedades, métodos de detección e implicaciones críticas para el machine learning y la computación numérica.

Aprende los fundamentos matemáticos, las propiedades computacionales y las aplicaciones prácticas del producto de Hadamard.

Aprende qué es Pydantic, para qué sirve y cómo se compara con alternativas como Marshmallow o las clases de datos de Python.

Descubre cómo la covarianza revela las relaciones entre variables. Aprende a calcularlo e interpretarlo en estadística, finanzas y machine learning.