Tutorial de Python

Aprende a comprobar tu versión de Python en la terminal, los scripts y los entornos virtuales. Comprende los problemas comunes y las prácticas recomendadas para Windows, macOS y Linux.

Aprende patrones prácticos para trabajar con archivos de texto, registros y grandes conjuntos de datos en Python.

Aprende a implementar DBSCAN, comprende sus parámetros clave y descubre cuándo aprovechar sus ventajas únicas en tus proyectos de ciencia de datos.

Aprende el aprendizaje conjunto con Python. Este tutorial práctico abarca el bagging frente al boosting, Random Forest y XGBoost con ejemplos de código en un conjunto de datos reales.

Aprende a escribir en archivos en Python utilizando herramientas integradas, patrones comunes y prácticas recomendadas para aplicaciones del mundo real.

En este tutorial, aprenderás sobre la clasificación mediante árboles de decisión, las medidas de selección de atributos y cómo crear y optimizar un clasificador de árboles de decisión utilizando el paquete Scikit-learn de Python.

Aprende qué es un archivo ejecutable y cómo convertir un script de Python en un archivo .exe utilizando PyInstaller, Nuitka y auto-py-to-exe.

En este tutorial, aprenderás a comparar cadenas de forma aproximada y a determinar su grado de similitud mediante varios ejemplos.

Aprende a crear y evaluar un clasificador Naive Bayes utilizando el paquete Scikit-learn de Python.

La precisión no es suficiente. Aprende la diferencia entre precisión y recuperación, comprende la compensación y elige la métrica adecuada para tu modelo.

Descubre cómo los frozensets aportan inmutabilidad y hashability a las colecciones de Python. Aprende cuándo elegir conjuntos congelados en lugar de conjuntos normales.

Domina los shebangs de Python para crear scripts ejecutables, mantener la portabilidad del entorno y aplicar las mejores prácticas estándar del sector.