Tutoriales de Ciencia de Datos

El análisis de conglomerados es un problema clave en el análisis de datos. Los científicos de datos lo usan para detectar servidores con fallos, agrupar genes con patrones similares de expresión y mucho más.

Aprende los 7 conceptos más importantes de dbt, la herramienta favorita de los data engineers modernos.

Este tutorial paso a paso te muestra cómo configurar y usar Jupyter Notebook en una instancia EC2 con GPU de Amazon Web Services (AWS) para deep learning.

El aprendizaje por refuerzo profundo combina el bucle de prueba y error del aprendizaje por refuerzo con redes neuronales que generalizan en espacios de estados inmensos.

Aprende a ejecutar DeepSeek OCR-2 en local con vLLM y a crear un sistema incremental de preguntas y respuestas sobre PDF que haga OCR en mini-lotes, recuperación con FAISS y consultas en tiempo real con una interfaz en Gradio.

Aprende a convertir cualquier PDF en un asistente de investigación interactivo usando DeepSeek V3.1 y una app de Streamlit.

Descubre cómo funcionan los tres modos de razonamiento de DeepSeek V4 y crea una app en Streamlit que muestra cuándo gana cada modo en calidad, velocidad y coste.

Aprende a superponer controles de seguridad para que, cuando uno falle, otros atrapen lo que se cuela. Esta guía te muestra qué controles van dónde y cómo medir si tus defensas funcionan.

Aprende las estadísticas básicas que necesitas para ciencia de datos y aprendizaje automático en Python.

Explora conceptos matemáticos básicos para ciencia de datos y deep learning como escalar y vector, determinante, descomposición en valores singulares y más.

Aprende a detectar anomalías en grandes series temporales y a presentar conclusiones de forma mucho más sencilla.

Descubre todo sobre el diccionario de Python y su potencial. También aprenderás a crear una frecuencia de palabras usando el diccionario.