Tutoriales de Ciencia de Datos
Desarrolla tus habilidades en ciencia de datos con tutoriales en nuestro blog. Cubrimos todo, desde visualizaciones de datos complejas en Tableau hasta funciones de control de versiones en Git.
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Redes de Kolmogorov-Arnold (KAN): Guía de aplicación
Conoce las Redes de Kolmogorov-Arnold (KAN), un nuevo tipo de red neuronal con mayor interpretabilidad y precisión que los modelos tradicionales.
Dimitri Didmanidze
8 de noviembre de 2024
Descodificación especulativa: Una guía con ejemplos de aplicación
Aprende qué es la descodificación especulativa, cómo funciona, cuándo utilizarla y cómo implementarla utilizando modelos Gemma2.
Aashi Dutt
8 de noviembre de 2024
Búsqueda lineal en Python: Guía para principiantes con ejemplos
Explora cómo funciona la búsqueda lineal y por qué es ideal para conjuntos de datos pequeños y sin ordenar. Descubre sencillas implementaciones en Python, incluyendo métodos iterativos y recursivos, y aprende cuándo elegir la búsqueda lineal frente a otros algoritmos.
Amberle McKee
8 de noviembre de 2024
Aprendizaje automático con Python y Snowflake Cortex AI: Una guía
Infórmate sobre Snowflake Cortex AI y cómo puede utilizarse para los LLM y el aprendizaje automático.
Austin Chia
8 de noviembre de 2024
Cómo actualizar varias columnas en SQL
Aprende a actualizar varias columnas en SQL utilizando una sola consulta para mejorar la eficacia. Explora técnicas prácticas avanzadas y ejemplos, incluidas las actualizaciones de una sola fila y las actualizaciones de varias filas.
Allan Ouko
8 de noviembre de 2024
El Algoritmo A*: Guía completa
Una guía para comprender y aplicar el algoritmo de búsqueda A* en Python. Descubre cómo crear soluciones eficaces para problemas de búsqueda complejos con ejemplos prácticos de código. Aprende estrategias de optimización utilizadas en entornos de producción.
Rajesh Kumar
7 de noviembre de 2024
Comprender la ecuación de Bellman en el aprendizaje por refuerzo
La Ecuación de Bellman es un concepto clave en el aprendizaje por refuerzo que ayuda a los agentes a tomar decisiones en situaciones complejas evaluando los posibles estados y recompensas futuros. Este artículo examina sus principios matemáticos, sus usos en el mundo real y su importancia en la creación de políticas óptimas dentro de los Procesos de Decisión de Markov.
Kurtis Pykes
6 de noviembre de 2024
Introducción a Podman para el Aprendizaje Automático: Racionalizar los flujos de trabajo de MLOps
Una alternativa a Docker Desktop, ligera y sin demonio, que agiliza la gestión de contenedores, permitiendo un rápido entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos de aprendizaje automático.
Abid Ali Awan
6 de noviembre de 2024
Ecuación característica: Todo lo que necesitas saber para la Ciencia de Datos
Comprende cómo deducir la ecuación característica de una matriz y explora sus propiedades fundamentales. Descubre cómo los valores y vectores propios revelan patrones en las aplicaciones de la ciencia de datos. Construye una base sólida en álgebra lineal para el aprendizaje automático.
Vahab Khademi
5 de noviembre de 2024
Modelo de bolsa de palabras Python: Guía completa
Explora todo lo que necesitas saber sobre cómo implementar el modelo de bolsa de palabras en Python.
Derrick Mwiti
5 de noviembre de 2024
Mapas de calor Seaborn: Guía para la visualización de datos
Aprende a crear atractivos mapas térmicos Seaborn
Joleen Bothma
5 de noviembre de 2024
Git Revertir Combinar Confirmar: Una guía con ejemplos
Aprende a deshacer de forma segura una fusión Git utilizando `git revert`, preservando el historial de confirmaciones y resolviendo posibles conflictos.
5 de noviembre de 2024