Categoría
Technologies
Tutorial de Python
Mantente al día de las últimas noticias, técnicas y recursos para la programación en Python. Nuestros tutoriales están llenos de ejemplos prácticos y casos de uso que puedes utilizar para mejorar tus conocimientos.
Otras tecnologías:
¿Formación para 2 o más personas?Prueba DataCamp for Business
Tutorial de drop duplicates en pandas
Aprende a eliminar duplicados en Python con pandas.
DataCamp Team
17 de septiembre de 2026
Domina el método .explode() de pandas: guía completa
Aprende todo lo necesario sobre el método .explode() de pandas: columnas simples y múltiples, manejo de datos anidados y errores comunes, con ejemplos prácticos en Python.
Adel Nehme
17 de septiembre de 2026
5 Tips to Write Idiomatic Pandas Code
This tutorial covers 5 ways in which you can easily write pandorable or more idiomatic Pandas code.
DataCamp Team
17 de septiembre de 2026
Iterar filas en pandas: cómo manejar operaciones fila a fila
Descubre los distintos métodos para iterar por filas en un DataFrame de pandas, con buenas prácticas, consideraciones de rendimiento y casos de uso cotidianos.
Adejumo Ridwan Suleiman
17 de septiembre de 2026
Índices jerárquicos, groupby y pandas
En este tutorial aprenderás qué son los multiíndices en DataFrames de pandas y cómo surgen de forma natural a partir de operaciones groupby en datos reales.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Groupby, split-apply-combine y pandas
En este tutorial, aprenderás a usar la operación groupby de pandas, basada en la conocida estrategia split-apply-combine, con datos de películas de Netflix.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Un análisis a fondo del modelo Phi-2
Entiende el modelo Phi-2 y aprende a acceder a él y a hacer fine-tuning con el dataset de role-play.
Abid Ali Awan
17 de septiembre de 2026
Usar Python para potenciar las hojas de cálculo en data science
Descubre cómo Python puede ser más efectivo que Excel con el paquete pandas.
Jason Graham
17 de septiembre de 2026
Predicción del churn de empleados en Python
Analiza el churn de empleados. Descubre por qué se van y aprende a predecir quién se marchará.
Avinash Navlani
17 de septiembre de 2026
Preprocesamiento en ciencia de datos (parte 1): centrado, escalado y KNN
Este artículo explica la importancia del preprocesamiento en la canalización de machine learning analizando cómo el centrado y el escalado pueden mejorar el rendimiento del modelo.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Preprocesamiento en ciencia de datos (parte 2): centrado, escalado y regresión logística
Descubre si centrar y escalar ayudan a tu modelo en un escenario de regresión logística.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Preprocessing in Data Science (Part 3): Scaling Synthesized Data
You can preprocess the heck out of your data but the proof is in the pudding: how well does your model then perform?
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026