Tutoriales de Ciencia de Datos

Guía práctica sobre series de Maclaurin que cubre la fórmula básica, los desarrollos más comunes, las reglas de convergencia y aplicaciones reales en métodos numéricos, física y machine learning.

Guía práctica de la prueba de Kruskal-Wallis: qué es, cómo funciona, cuándo usarla en lugar de ANOVA y cómo ejecutarla e interpretarla en Python y R.

Una guía práctica sobre la regularización en aprendizaje automático: qué es, cómo funciona y cuándo usar L1, L2 y Elastic Net para construir modelos que generalicen.

Guía práctica de series geométricas que cubre las fórmulas de suma finita e infinita, las condiciones de convergencia y aplicaciones reales en finanzas, física e informática.

Guía conceptual del truco del kernel: qué es, cómo habilita SVM y otros modelos con kernel, y cuándo usarlo frente a otros enfoques para modelar no linealidades.

La U de Mann-Whitney es una prueba no paramétrica basada en rangos para comparar dos grupos independientes cuando los datos no cumplen la normalidad requerida por la t de Student.

Guía paso a paso para configurar pgAdmin 4 y PostgreSQL con Docker Compose: incluye la configuración de contenedores, el registro del servidor y las funciones clave de pgAdmin como Query Tool, navegador de esquemas y copia de seguridad/restauración.

Aprende cómo las subconsultas correlacionadas hacen comparaciones fila a fila en SQL. Descubre casos de uso y en qué se diferencian de los JOIN, las funciones de ventana o las subconsultas no correlacionadas.

Domina los cálculos de tiempo en Excel. Aplica fórmulas listas para usar directamente en tus datos.

Descubre qué es una función objetivo, cómo funciona en optimización y machine learning, y cómo definirla e interpretarla con ejemplos reales.

Descubre qué es una prueba de normalidad, por qué importa y cómo usar pruebas como Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y métodos visuales para comprobar tus datos, con ejemplos en Python y R.

Aprende a usar la analítica conversacional, la nueva función de BigQuery Studio potenciada por Gemini, para crear agentes de datos inteligentes con consultas en lenguaje natural.