Tutoriales de Ciencia de Datos

Implementa una pequeña blockchain en R y descubre cómo es una blockchain y algunos de sus conceptos clave.

Descubre cómo el bootstrapping mejora la estimación de intervalos de confianza y errores estándar. Aprende a distinguir entre técnicas de bootstrapping paramétricas y no paramétricas, y cómo aplicarlo en la previsión de series temporales.

En este tutorial aprenderás a usar el paquete boot para obtener distintos tipos de intervalos de confianza con bootstrap.

Descubre los diagramas de caja en R: qué son, cuándo usarlos, cómo crearlos y en qué se diferencian de los histogramas.

Aprende a transformar y cargar (ETL) una canalización de datos desde cero con R y SQLite para recopilar tweets en tiempo real y guardarlos para análisis futuros.

Descubre cómo CatBoost simplifica el manejo de datos categóricos con la función CatBoostClassifier(). Entiende las diferencias clave entre CatBoost y XGBoost para tomar decisiones informadas en tus proyectos de machine learning.

Explora qué es la centralidad, conoce los distintos tipos de medidas en análisis de redes y elige la más adecuada para una red dada.

Descubre cómo la distancia de Chebyshev aporta un enfoque único a los problemas espaciales. Conoce sus aplicaciones en robótica, SIG y desarrollo de videojuegos con ejemplos en Python y R.

Aprende a agrupar tus datos en Tableau con su herramienta de clustering integrada.

Este tutorial profundiza en el enfoque de Databricks hacia la IA y el machine learning en Databricks Lakehouse y presenta sus últimas funciones.

Aprende a utilizar el formato condicional con una o varias condiciones y a colorear celdas según criterios personalizados con la ayuda de un conjunto de datos.

Aprende a usar operadores relacionales para comparar objetos de R y operadores lógicos para combinar valores booleanos TRUE y FALSE. También crearás sentencias condicionales.