Data Science Tutorials

Esta guía explora los conceptos, estrategias y herramientas de las pruebas de regresión para ayudarte a mantener la fiabilidad del software y evitar nuevos errores después de cada actualización.

Esta guía explica las propiedades matemáticas de Softplus, sus ventajas y desventajas, su implementación en PyTorch y cuándo cambiar de ReLU.

Aprende paso a paso cómo activar Copilot en Excel, utilizar las indicaciones de IA para analizar, visualizar y automatizar tus datos, y aplicar ejemplos ya preparados a tareas reales con hojas de cálculo.

Descubre cómo crear e implementar un sistema RAG basado en FastAPI con LangChain. Aprende sobre el procesamiento asíncrono, las llamadas API eficientes y las técnicas de recuperación de documentos.

Descubre cómo la programación lineal transforma la toma de decisiones complejas en problemas matemáticos solucionables. Descubre técnicas de optimización, algoritmos de solución e implementaciones prácticas en Python para retos de asignación de recursos, programación y planificación.

Aprende cuándo y cómo utilizar la función reduce() de Python. Incluye ejemplos prácticos y mejores prácticas.

Domina el asistente de IA de Microsoft Word, desde la configuración hasta la redacción, edición, resumen, formato y estrategias de sugerencias.

Aprende a crear y publicar una aplicación de entrenamiento para gimnasios utilizando Bolt.new con planes de entrenamiento adaptables.

Aprende a configurar y utilizar la búsqueda vectorial de MongoDB para crear aplicaciones inteligentes. Esta guía práctica abarca la indexación vectorial, las mejores prácticas en materia de consultas y ejemplos del mundo real.

Aprende a configurar alias de Git para ahorrar tiempo, reducir la cantidad de texto que debes escribir y acelerar tu proceso de desarrollo. Perfecto para principiantes que desean aumentar su productividad sin herramientas adicionales.

Aprende todo sobre el módulo datetime de Python en esta guía paso a paso, que abarca la conversión de cadenas a fechas y horas, ejemplos de código y errores comunes.

Descubre cómo el enmascaramiento de datos protege la información confidencial al tiempo que mantiene el realismo de los datos para el desarrollo, las pruebas y el análisis. Descubre técnicas, mejores prácticas y mucho más.