Tutoriales de Ciencia de Datos

Este tutorial toma material del curso Machine Learning Toolbox de DataCamp y te permite practicar matrices de confusión en R.

En este tutorial, verás con un ejemplo cómo funciona el "análisis de contingencia" o la "prueba de chi-cuadrado de independencia" y cómo realizarla de forma eficiente en R.

Explora la distancia coseno y la similitud coseno. Descubre cómo se calculan, sus aplicaciones y comparaciones con otras métricas. Aprende a implementarlas en R y Python con numpy.

En este tutorial, aprende a calcular el customer lifetime value en Python.

Este tutorial toma material del curso Introduction to R for Finance de DataCamp y te permite practicar con data frames.

En este tutorial, aprenderás por qué es importante preprocesar los datos y cómo hacerlo con pandas.

Aprende a reestructurar datos en R y a usar funciones como rbind(), cbind(), además de melt(), dcast() y, por último, la función de transposición.

Esta infografía compara los roles de data scientists, data analysts, data architects, data engineers y más en la industria del data science.

En este tutorial, aprenderás algunos de los errores que puedes encontrarte al trabajar en proyectos de ciencia de datos "en el mundo real".

Este tutorial te muestra cómo crear conjuntos de datos en formato CSV a partir de imágenes y usarlos para Data Science en tu portátil.

La guía rápida de data.table te ayuda a dominar la sintaxis de este paquete de R y a realizar manipulaciones de datos.

Aprende qué son los tipos de datos y por qué importan en un lenguaje de programación. En concreto, descubre cómo usar vectores, matrices, listas y data frames en R.