Data Science Tutorials

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.

¿Estás preparado para comenzar tu viaje de pandas? Aquí tienes una guía paso a paso sobre cómo empezar.

Explora las diferencias entre media y mediana, aprende sus aplicaciones en el análisis de datos y sabe cómo elegir la medida adecuada para diferentes escenarios.

Descubre la importancia del modelado multinivel en el análisis de estructuras de datos jerárquicas. Aprende a tener en cuenta la variabilidad dentro de los grupos y entre ellos utilizando efectos fijos y aleatorios. Aplica estos conceptos para descubrir conocimientos más profundos en campos como la educación, la sanidad y las ciencias sociales.

En este tutorial, aprenderás a realizar la prueba chi-cuadrado en hojas de cálculo.

Aprende sobre los Sistemas Inmunes Artificiales (SIA) y cómo pueden implementarse en Python para tareas como la detección de anomalías y la optimización.

Utiliza las pruebas t cuando se trate de muestras pequeñas o varianza desconocida, y las pruebas Z cuando las muestras sean grandes y se conozca la varianza.

Un tutorial para dominar los fundamentos de la detección de anomalías: los conceptos, la terminología y el código.

Descubre cómo las puntuaciones de propensión ayudan a minimizar los factores de confusión en la investigación observacional, con aplicaciones detalladas en estudios del mundo real.

Descubre qué significa cardinalidad y cómo influye en el procesamiento de datos, el análisis y el aprendizaje automático. Conoce estrategias y técnicas prácticas para gestionar la alta cardinalidad, desde el preprocesamiento de datos hasta herramientas avanzadas de optimización.

Explora los fundamentos de la eigendecomposición y sus aplicaciones en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.