Tutoriales de Ciencia de Datos

Este tutorial te guía a través de las principales características y aplicaciones prácticas de DuckDB, incluyendo la creación de tablas, la realización de análisis de datos, la creación de una aplicación RAG y el uso de un motor de consultas SQL con LLM.

Libera todo el potencial de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) con nuestra guía sobre la incitación a la Cadena de Pensamiento (CoT). Aprende a mejorar las capacidades de razonamiento y resolución de problemas en los LLM.

Para conectarte a través de la API de Claude 3.5 Sonnet, obtén tu clave API de Anthropic, instala la biblioteca anthropic Python y utilízala para enviar solicitudes y recibir respuestas de Claude 3.5 Sonnet.

Explora Cohere Command R+ online y localmente, conoce las características únicas de la API Python de Cohere, y construye un agente de IA multipaso utilizando LangChain y Cohere.

Explora el formato condicional en Excel con ejemplos de sencillos a avanzados y sus mejores prácticas.

Para crear un gráfico de cajas y bigotes en Excel, selecciona tus datos, abre la pestaña Insertar, haz clic en Gráficos recomendados, elige el gráfico de cajas y bigotes y pulsa Aceptar.

Creamos modelos de datos formateando los datos, creando relaciones, utilizando Power Query y aprovechando Power Pivot para una integración y análisis de datos sin fisuras.

El estímulo de pocos intentos es una técnica en la que se dan a un modelo de IA unos cuantos ejemplos de una tarea para que aprenda de ellos antes de generar una respuesta, utilizando esos ejemplos para mejorar su rendimiento en tareas similares.

Lee nuestra guía paso a paso para principiantes sobre el uso de Terraform, y aprende a automatizar y gestionar eficazmente tu infraestructura de Azure, AWS y Google Cloud.

Aprende las funciones clave y las mejores prácticas de Azure Monitor para optimizar el uso y los costes de los recursos, garantizar el cumplimiento y resolver problemas de rendimiento o seguridad.

Para clonar una rama concreta, utiliza el comando git clone --single-branch --branch , sustituyendo por la rama deseada y por la URL del repositorio.

Este artículo presenta una guía práctica para implementar TNT-LLM, un marco que automatiza la generación de taxonomías y la clasificación de textos utilizando LLMs, demostrado mediante un ejemplo de agrupación de artículos de noticias con GPT-4 y LangGraph.