Tutoriales de Ciencia de Datos

Descubre qué define un problema de regresión y cómo funciona un algoritmo de regresión lineal en Python.

Descubre por qué el número de Euler está en todas partes —de la banca y la biología al aprendizaje automático y la meteorología— y cómo esta constante impulsa el crecimiento y el cambio continuos.

Tras leer este tutorial, sabrás cómo incrustar scripts de R y Python en instrucciones T-SQL y qué tipos de datos se usan para pasar datos entre SQL y Python/R.

Aprende los fundamentos del análisis exploratorio de datos (EDA) en Python con pandas, Matplotlib y NumPy: muestreo, ingeniería de características, correlación, etc.

Aprende a extraer datos de la web, preprocesarlos y realizar un análisis exploratorio básico con R

Guía paso a paso para implementar fácilmente un chatbot de Facebook Messenger con Python, usando Flask, requests y ngrok.

Este tutorial toma material del curso gratuito Intro to R de DataCamp y te permite practicar con los factores.

Aprende a usar la función factor en R con un ejemplo: su estructura, cómo ordenar niveles, renombrarlos y cómo ordenar valores categóricos.

Descubre cómo la ingeniería de características puede ayudarte a subir el nivel al construir modelos de machine learning en Kaggle: crea nuevas columnas, transforma variables y mucho más.

Aborda la selección de características en R: explora el algoritmo Boruta, un envoltorio basado en Random Forest, y su implementación.

Cinco trucos útiles para mejorar tu código en R: desde usar seq() para crear secuencias hasta olvidarte de which() y mucho más.

Cuando sabes cuántas veces quieres repetir una acción, un bucle for es una buena opción. Domina los bucles for con este tutorial.