Tutorial de Python

Aprende a realizar regresiones lineales en Python utilizando NumPy, statsmodels y scikit-learn.

Explora las distribuciones de cola pesada en las que no se aplican los métodos estadísticos tradicionales. Descubre cómo la distribución de Cauchy modela eficazmente los fenómenos en los que los sucesos extremos ocurren con más frecuencia de lo esperado.

Examina los principios matemáticos que subyacen a los paseos aleatorios y explora sus formas, desde los recorridos unidimensionales hasta los modelos sesgados y gaussianos. Utiliza Python para descubrir cómo estos procesos estocásticos informan los fenómenos del mundo real en biología, física y finanzas.

Aprende sobre la regresión lineal, su finalidad y cómo implementarla utilizando la biblioteca scikit-learn. Incluye ejemplos prácticos.

Aprende a utilizar Python se utiliza para Redis en esta guía para principiantes.

Elige la técnica correcta de inversión de listas en Python entre reverse(), slicing, reversed() y las comprensiones de listas. Utiliza estos métodos para abordar tareas como la ordenación de datos y la alineación de secuencias.

Aprende todo lo que necesitas saber sobre la operación de ordenación merge en Python y cómo implementar este algoritmo fundamental para ordenar grandes bases de datos.

Aprende a construir e implementar Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en Python con PyTorch.

Descubre los entresijos de la distribución binomial negativa y sus aplicaciones. Aprende a modelar eficazmente los datos de recuento. Explora ejemplos prácticos y ayudas visuales para mejorar tu comprensión.

Aprende sobre la interpolación de cadenas en Python, su finalidad y cuándo utilizarla. Incluye ejemplos prácticos y buenas prácticas.

En este tutorial de Python, abordarás la conversión implícita y explícita de tipos de datos de estructuras de datos primitivas y no primitivas con la ayuda de ejemplos de código.

Aprende los fundamentos del recorte de caracteres iniciales y finales de una cadena en Python.