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aprender ciencia de datos

Data Science Tutorials

Develop your data science skills with tutorials in our blog. We cover everything from intricate data visualizations in Tableau to version control features in Git.
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Análisis de datos

Prueba T vs. Prueba Z: Cuándo utilizar cada uno

Utiliza las pruebas t cuando se trate de muestras pequeñas o varianza desconocida, y las pruebas Z cuando las muestras sean grandes y se conozca la varianza.

Arunn Thevapalan

16 de enero de 2025

Python

Declaración de caso de cambio en Python: Guía para principiantes

Explora el match-case de Python: una guía sobre su sintaxis, aplicaciones en ciencia de datos, ML, y un análisis comparativo con el switch-case tradicional.
Matt Crabtree's photo

Matt Crabtree

16 de enero de 2025

SQL

Uso de la palabra clave ORDER BY en SQL

En este tutorial aprenderás a utilizar y aplicar la palabra clave ORDER BY en SQL.
Sayak Paul's photo

Sayak Paul

16 de enero de 2025

Python

Explicación de los métodos privados de Python

Aprende sobre los métodos privados en Python, su sintaxis, cómo y cuándo utilizarlos en tus proyectos mediante ejemplos, y las mejores prácticas.
Arunn Thevapalan's photo

Arunn Thevapalan

16 de enero de 2025

Hojas de cálculo

Matriz de correlaciones en Excel: Guía completa para crear e interpretar

Aprende el concepto estadístico de correlación, y sigue el cálculo e interpretación de correlaciones para un conjunto de datos de muestra, en un tutorial paso a paso.
Arunn Thevapalan's photo

Arunn Thevapalan

16 de enero de 2025

Python

Cómo actualizar Python y Pip en Windows, MacOS y Linux

Lee nuestras instrucciones paso a paso sobre cómo actualizar Pip y Python en Windows, macOS y Linux. Mantén tu entorno actualizado y compatible.
Samuel Shaibu's photo

Samuel Shaibu

16 de enero de 2025

Aprendizaje automático

¿Qué es una matriz de confusión en el aprendizaje automático? Explicación de la herramienta de evaluación de modelos

Observa cómo una matriz de confusión clasifica las predicciones del modelo en Verdaderos Positivos, Falsos Positivos, Verdaderos Negativos y Falsos Negativos. Sigue leyendo para comprender su estructura, pasos de cálculo y usos para tratar datos desequilibrados y análisis de errores.
Nisha Arya Ahmed's photo

Nisha Arya Ahmed

16 de enero de 2025

Aprendizaje automático

¿Qué es el ensacado en el aprendizaje automático? Una guía con ejemplos

Este tutorial proporciona una visión general del método ensemble bagging en el aprendizaje automático, incluyendo su funcionamiento, implementación en Python, comparación con boosting, ventajas y mejores prácticas.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

16 de enero de 2025

Python

Cómo hacer un histograma Seaborn: Guía detallada

Descubre cómo crear un gráfico de histograma utilizando la biblioteca Seaborn en Python.
Austin Chia's photo

Austin Chia

16 de enero de 2025