Data Science Tutorials

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

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.

Gana confianza en la regresión MCO dominando su fundamento teórico. Explora cómo realizar implementaciones sencillas en Excel, R y Python.

Aprende a gestionar hilos y procesos con el módulo de multiprocesamiento de Python. Descubre las técnicas clave de la programación paralela. Mejora la eficacia de tu código con ejemplos.

Utiliza LIKE para filtrar registros SQL según coincidencias de cadenas específicas. Este tutorial te enseña a utilizar comodines, NOT, LOWER, UPPER y CASE WHEN con LIKE.