Tutoriales de Ciencia de Datos

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.

Descubre cómo acceder a los datos de tu marco de datos con el subconjunto. Aprende a hacer subconjuntos utilizando paréntesis o la función subconjunto() de R.

.loc selecciona los datos utilizando nombres de filas y columnas (etiquetas), mientras que .iloc utiliza índices numéricos (posiciones). Aprende a utilizar ambos con ejemplos.

Aprende a detectar la multicolinealidad en los modelos de regresión mediante el factor de inflación de la varianza (VIF), una herramienta de diagnóstico clave. Este tutorial explica cómo se calcula el VIF, cómo interpretar sus valores y las técnicas para abordar un VIF elevado con el fin de mejorar la fiabilidad de tus modelos de regresión.

Aprende a arreglar la advertencia SettingWithCopyWarning de Pandas: Se intenta establecer un valor en una copia de un trozo de un Marco de datos.

Explora cómo funciona la búsqueda lineal y por qué es ideal para conjuntos de datos pequeños y sin ordenar. Descubre sencillas implementaciones en Python, incluyendo métodos iterativos y recursivos, y aprende cuándo elegir la búsqueda lineal frente a otros algoritmos.

Comprende cómo deducir la ecuación característica de una matriz y explora sus propiedades fundamentales. Descubre cómo los valores y vectores propios revelan patrones en las aplicaciones de la ciencia de datos. Construye una base sólida en álgebra lineal para el aprendizaje automático.