Data Science Tutorials

Esta guía te explica cómo ejecutar MongoDB en Docker, tanto para implementaciones rápidas desde la línea de comandos como para configuraciones completas con Docker Compose. Es perfecto para programadores que desean alojar sus propios servidores o experimentar localmente sin tener que lanzarse inmediatamente al alojamiento en la nube.

Desbloquea la multiplicación de matrices en Excel con la función MMULT(). Esta guía explica cómo utilizar MMULT(), su sintaxis, y aprenderás sus aplicaciones en el análisis de datos.

Busca datos en varias tablas. Busca valores rápidamente. Organiza tu información sin necesidad de buscar manualmente.

Descubre cómo las solicitudes de extracción agilizan las revisiones de código, impulsan la colaboración y mantienen tu flujo de trabajo de desarrollo limpio y eficiente.

Domina el comando git clone con esta guía completa, que abarca protocolos, opciones, flujos de trabajo y usos reales en diferentes plataformas.

Aprende a utilizar la función Drill Through en Power BI con esta guía completa.

Comprende los distintos elementos visuales de Power BI y cómo crearlos en esta guía para principiantes.

Para conectarte a través de la API de GPT-4o, obtén tu clave API de OpenAI, instala la biblioteca Python de OpenAI y utilízala para enviar solicitudes y recibir respuestas de los modelos GPT-4o.

Una inmersión profunda en cómo la IA generativa de AWS impulsa aplicaciones de IA escalables, seguras y optimizadas en cuanto a costes en todos los sectores. Ideal para equipos listos para pasar de la fase piloto a la producción.

Aprovecha todo el potencial de la regresión lineal en Excel con la versátil función LINEST(). Aprende a utilizar LINEST() para analizar tendencias, realizar previsiones y mucho más.

Comprende qué significa el coeficiente de determinación en el análisis de regresión. Aprende cómo se calcula, cómo interpretar su valor y cuándo utilizar el R cuadrado ajustado y el R cuadrado parcial en su lugar.

En esta publicación se analiza la función acción-valor, un concepto fundamental del aprendizaje por refuerzo, y se explica cómo implementarla utilizando el aprendizaje Q y las DQN en Python.