Data Science Tutorials

Aprende a crear un agente de IA que responda a preguntas basándose en un conjunto de datos CSV utilizando Flowise, una herramienta de bajo código basada en flujos de trabajo.

Comprender el papel de la matriz hessiana en el cálculo multivariable y la optimización. Aprende cómo se utiliza para analizar la curvatura, localizar puntos críticos y guiar algoritmos en machine learning.

Aprende a detener todos los contenedores Docker en ejecución utilizando comandos sencillos. Esto te ayudará a gestionar los recursos del sistema y a agilizar tu entorno Docker.

Esta guía explica cómo utilizar el método find() de MongoDB para consultar, filtrar, ordenar y paginar datos con ejemplos reales. Perfecto para principiantes y para quienes pasan de SQL.

Explora las canalizaciones de agregación de MongoDB utilizando PyMongo. Comprende el flujo de datos, las etapas como $match, $project, $group, $lookup y los patrones avanzados.

Desde los conceptos básicos hasta la implementación avanzada, aprende a construir diagramas Sankey eficaces utilizando herramientas populares. Descubre los componentes clave, las mejores prácticas y los principios de diseño que hacen que las visualizaciones de flujo sean convincentes y perspicaces.

Aprende a configurar AutoGPT, a crear agentes de IA personalizados con una interfaz de bajo código y a ampliar la funcionalidad con bloques de Python. Este tutorial práctico cubre la instalación, los fundamentos de la interfaz de usuario y la creación de agentes.

Conoce FastHTML, una biblioteca de Python para crear páginas web dinámicas. Incluye ejemplos de aplicación en el mundo real.

Aprende a utilizar y optimizar el rendimiento del operador updateMany() en MongoDB para actualizar varios documentos en una sola operación.

Aprende cómo Julius AI te ayuda a analizar datos de Excel, CSV y PDF utilizando lenguaje natural. Obtén información visual y elabora informes fácilmente, sin necesidad de programar.

Utiliza este método para hacer mejores predicciones a partir de datos del mundo real. Aprende a minimizar los errores y a encontrar la línea de tendencia más fiable.

Aprende sobre matrices ortogonales con ejemplos prácticos y aplicaciones reales en álgebra lineal y ciencia de datos.