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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Textacy: introducción a la limpieza y normalización de datos de texto en Python
Descubre cómo Textacy, una biblioteca de Python, simplifica el preprocesamiento de texto para aprendizaje automático. Conoce sus funciones diferenciales como la normalización de caracteres y el enmascaramiento de datos, y compárala con otras bibliotecas como NLTK y spaCy.
Mustafa El-Dalil
17 de septiembre de 2026
Guía definitiva: tutorial de threading en Python
Aprende los conceptos básicos de threading y cómo usarlo con la ayuda de Python.
Aditya Sharma
17 de septiembre de 2026
Primeros pasos con el Tidyverse: tutorial
Empieza a analizar los datos del Titanic con R y el tidyverse: aprende a filtrar, ordenar, resumir, transformar y visualizar tus datos con dplyr y ggplot2.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Tutorial de análisis de series temporales con Python
Obtén datos de Google Trends de palabras clave como "diet" y "gym" y observa cómo varían en el tiempo mientras aprendes sobre tendencias y estacionalidad en series temporales.
Hugo Bowne-Anderson
17 de septiembre de 2026
Tutorial de análisis de series temporales con hojas de cálculo
En este tutorial aprenderás los conceptos básicos de series temporales y métodos elementales para pronosticar datos usando hojas de cálculo.
Avinash Navlani
17 de septiembre de 2026
Predicción de series temporales con TimeGPT
Aprende a ajustar TimeGPT, el primer modelo fundacional para series temporales, para realizar predicciones y detectar anomalías con solo unas pocas líneas de código.
Abid Ali Awan
17 de septiembre de 2026
Análisis de series temporales con R: tutorial
Aprende análisis de series temporales con R y utiliza un paquete de R para hacer previsiones y ajustar series reales al modelo óptimo.
Salin Kc
17 de septiembre de 2026
Los 5 temas de gráficos más visitados de The R Graph Gallery
Una lista con los 5 gráficos más populares entre usuarios y entusiastas de R.
DataCamp Team
17 de septiembre de 2026
Cómo prevenir el sobreajuste en machine learning: regularización
Aprende los fundamentos de la regularización y cómo ayuda a prevenir el sobreajuste.
Sayak Paul
17 de septiembre de 2026
TPOT en Python
En este tutorial, aprenderás a usar una librería muy particular en Python: TPOT. Es única porque automatiza toda la canalización de machine learning y te proporciona el modelo con mejor rendimiento.
DataCamp Team
17 de septiembre de 2026
Transfer learning: aprovecha lo aprendido con big data
En este tutorial verás qué es el transfer learning, algunas de sus aplicaciones y por qué es una habilidad clave para cualquier científico de datos.
Lars Hulstaert
17 de septiembre de 2026
Desigualdad triangular: de la geometría al machine learning
La desigualdad triangular es mucho más que un principio geométrico: es un pilar de las medidas de distancia en ciencia de datos. Descubre cómo este concepto elegante impulsa algoritmos en geometría computacional, optimización y machine learning.
Vinod Chugani
17 de septiembre de 2026