Data Science Tutorials

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.

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.

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

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

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.

Aprende a visualizar eficazmente los KPI en Power BI utilizando visuales y medidas DAX.

Descubre cómo crear un gráfico de histograma utilizando la biblioteca Seaborn en Python.

Aprende a comparar dos columnas en Excel en busca de coincidencias y duplicados utilizando métodos como el operador igual, la función IF(), EXACT(), VLOOKUP(), etc.

Descubre cómo separar nombres en Excel con funciones como Texto a Columnas, Relleno Flash y fórmulas personalizadas. Haz que tus hojas de cálculo sean más limpias y fáciles de trabajar.

Aprende a convertir cadenas de Python en enteros en este rápido tutorial.

En este tutorial aprenderás cómo funciona la función time.sleep() y cómo aplicarla en tu programa.

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.