Tutoriales de Ciencia de Datos

En este tutorial aprenderás cómo funciona la función time.sleep() y cómo aplicarla en tu programa.

Descubre cómo separar nombres en Excel con funciones como Texto a Columnas, Relleno Flash y fórmulas personalizadas. Haz que tus hojas de cálculo sean más limpias y fáciles de trabajar.

Desbloquea el poder de SQL CONTAINS para búsquedas de texto avanzadas. Sumérgete en los operadores lógicos, las búsquedas por proximidad y los usos de comodines para un análisis preciso de los datos.

Domina el operador NOT IN de SQL con esta guía para principiantes. Aprende a filtrar los datos con eficacia, evita los errores comunes y explora alternativas eficientes

Descubre cómo dominar las subconsultas SQL para mejorar tus consultas a bases de datos. Conoce las subconsultas correlacionadas, no correlacionadas y recursivas. Aprende sobre el orden de ejecución y cómo combinar las subconsultas SQL con otras funciones SQL.

Guía introductoria de un Pythonista a la herencia múltiple, la función super() y cómo sortear el problema del diamante.

Explora la entropía cruzada en el aprendizaje automático en nuestra guía sobre la optimización de la precisión y la eficacia del modelo en la clasificación con ejemplos de TensorFlow y PyTorch.

Utiliza las pruebas t cuando se trate de muestras pequeñas o varianza desconocida, y las pruebas Z cuando las muestras sean grandes y se conozca la varianza.

Aprende a utilizar eficazmente VBA en Excel para automatizar tareas, crear macros y mejorar tus habilidades de procesamiento de datos con ejemplos prácticos y las mejores prácticas.

Este tutorial proporciona una visión general del método ensemble bagging en el aprendizaje automático, incluyendo su funcionamiento, implementación en Python, comparación con boosting, ventajas y mejores prácticas.

Observa cómo una matriz de confusión clasifica las predicciones del modelo en Verdaderos Positivos, Falsos Positivos, Verdaderos Negativos y Falsos Negativos. Sigue leyendo para comprender su estructura, pasos de cálculo y usos para tratar datos desequilibrados y análisis de errores.

Aprende a utilizar DeepEval para crear pruebas de relevancia similares a las de Pytest, a evaluar los resultados de LLM con la métrica G-eval y a comparar Qwen 2.5 con MMLU.