Data Science Tutorials

He probado el nuevo modo Gemini 2.5 Deep Think de Google en cinco problemas del mundo real, que van desde preguntas de nivel de doctorado hasta retos empresariales.

Explora las últimas funciones de la API de OpenAI GPT-5 con ejemplos de código, incluyendo esfuerzo de razonamiento, control de la verbosidad, transferencia de la cadena de pensamiento, entrada de formato libre, restricciones de salida, herramientas permitidas, preámbulos, optimización de prompts y mucho más.

Aprende a utilizar la regla de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante determinantes, con ejemplos prácticos.

Ejecutar GPT-OSS 120B localmente, acceder a él en un navegador utilizando las aplicaciones de chat gratuitas, probar proveedores de inferencia LLM rápidos y gratuitos, y explorar un mercado LLM para acceder al mejor y más rápido modelo.

Comprende qué es una clave primaria SQL y su función en las relaciones entre bases de datos y el rendimiento de las consultas en este tutorial técnico.

Descubre cómo las tablas dinámicas de Snowflake pueden simplificar tus procesos ETL complicados y urgentes al permitir que Snowflake gestione las actualizaciones.

Genera números aleatorios en Excel fácilmente con la función RANDARRAY(). Aprende a usar RANDARRAY() para crear arreglos dinámicos de números aleatorios para tus hojas de cálculo.

Encuentra el valor más común en tus datos. Aprende a utilizar la función MODE() en Excel para obtener información estadística rápida. Domina los casos de uso básicos y avanzados con ejemplos claros.

Aprende a evaluar la precisión de tu modelo utilizando el error absoluto medio. Comprende cuándo y por qué utilizar el MAE para que tus decisiones basadas en datos sean más fiables.

Aprende a calcular probabilidades acumulativas y densidad de probabilidad con NORM.DIST en Excel. Comprende su sintaxis, argumentos clave y ejemplos reales.

Desglosa las tendencias engañosas para descubrir lo que realmente ocurre en tus datos. Aprende a identificar factores de confusión, segmentar tu análisis y evitar conclusiones erróneas causadas por la paradoja de Simpson.

Explora los principios básicos, las arquitecturas y las herramientas que hay detrás del desarrollo moderno de aplicaciones en la nube. Cubrimos microservicios, computación sin servidor, integración DevOps y estrategias de seguridad para crear aplicaciones escalables, resilientes y nativas de la nube.