Data Science Tutorials

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.

Descubre los entresijos de la distribución binomial negativa y sus aplicaciones. Aprende a modelar eficazmente los datos de recuento. Explora ejemplos prácticos y ayudas visuales para mejorar tu comprensión.

Descubre los fundamentos de la distribución exponencial y sus aplicaciones en situaciones reales. Aprende a calcular probabilidades y comprende su importancia en diversos campos. Explora ejemplos prácticos y visualizaciones.

Desde los antiguos constructores egipcios hasta la moderna ciencia de datos, descubre cómo a^² + b^² = c^² revolucionó las matemáticas y sigue dando forma a nuestro mundo tecnológico.

Explora cómo NiceGUI permite a los desarrolladores de Python crear interfaces de usuario basadas en web sin esfuerzo, con elementos interactivos y actualizaciones de datos en tiempo real.

Explora el papel de la media aritmética en el análisis de datos. Aprende su fórmula, sus aplicaciones y cómo se compara con otros tipos de medias y otras medidas estadísticas, y comprende cuándo es más útil cada una.

Descubre cómo la búsqueda amplia explora sistemáticamente los nodos y aristas de los grafos. Aprende su enfoque por niveles para garantizar el camino más corto en redes no ponderadas. Aplica el BFS en los campos de la ciencia de datos, la IA y las redes.

La distancia de Minkowski es una forma de medir la trayectoria recta o curva entre dos puntos, en función de un parámetro elegido que afecta a la forma. Sigue leyendo para conocer los fundamentos, aplicaciones y comparaciones de la distancia de Minkowski en diversos campos.