Tutoriales de Ciencia de Datos

Aprende a utilizar Git Blame para rastrear cambios en el código, identificar autores y comprender el historial de archivos. Esta guía abarca comandos básicos, funciones avanzadas e integraciones para mejorar tus habilidades de depuración y colaboración.

Empieza a utilizar Git Large File Storage (LFS) en tus propios repositorios para ayudarte a gestionar archivos binarios de gran tamaño.

Aprende a construir un asistente voz a voz utilizando los últimos modelos de audio de OpenAI y agiliza tu flujo de trabajo utilizando la API de Agentes.

Descubre cómo el filtrado colaborativo potencia los sistemas de recomendación en el comercio electrónico, el streaming y mucho más. Aprende sus tipos, ventajas, retos y aplicación en Python.

¡Domina el arte de visualizar datos en Excel utilizando histogramas! Esta guía paso a paso te guiará a través de varios métodos, como los gráficos incorporados, las fórmulas y el Analysis ToolPak, para ayudarte a analizar las distribuciones de frecuencias como un profesional.

Ejecuta LLaMA 3 localmente con GPT4ALL y Ollama, e intégralo en VSCode. A continuación, construye un sistema de recuperación de preguntas y respuestas utilizando Langchain y Chroma DB.

Domina la alfabetización en Excel con las herramientas y fórmulas incorporadas. Aprende a ordenar columnas, filas y conjuntos de datos completos.

Descubre cómo crear, conectar y gestionar bases de datos PostgreSQL utilizando el paquete psycopg2 de Python.

Afinar el nuevo modelo Gemma utilizando el conjunto de datos de razonamiento financiero para mejorar su precisión y adoptar el estilo del conjunto de datos.

Aprende qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y descubre su aplicación en el mundo real, utilizando Google BERT para procesar conjuntos de datos de texto.

Explora el papel del determinante en las operaciones matriciales, la geometría y los métodos computacionales, con cálculos paso a paso en Python y R.

Aprende ingeniería de funciones con esta guía práctica. Explora técnicas como la codificación, el escalado y el manejo de valores perdidos en Python.