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 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.

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.

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.

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

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

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.

Descubre cómo utilizar la función REDONDEAR() en Excel para redondear sistemáticamente los números a partir de cero. Aprende la sintaxis, mira ejemplos y compara ROUNDUP() con otros métodos de redondeo.

Aprende a configurar y ejecutar el modelo Magistral Small de Mistral utilizando Ollama y vLLM, y construye un proyecto de demostración que depure la lógica defectuosa.

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.