Data Science Tutorials

Aprende cómo Python gestiona automáticamente la memoria con el recuento de referencias y la recolección generacional de basura, y comprende cómo controlar manualmente la recolección de basura utilizando el módulo gc.

Descubre el significado de la distribución de Gauss, su relación con el teorema del límite central y sus aplicaciones reales en el aprendizaje automático y la comprobación de hipótesis.

Aprende cómo UPDATE con JOIN en SQL simplifica las actualizaciones entre tablas en SQL Server. Comprende en qué se diferencian INNER JOIN y LEFT JOIN para casos de uso específicos, y explora alternativas utilizando subconsultas o la sentencia MERGE.

Descubre cómo interpretar la r-cuadrado ajustada para evaluar el rendimiento del modelo de regresión. Compara la diferencia entre r-cuadrado y r-cuadrado ajustado con ejemplos en R y Python.

Descubre GitHub Codespaces, el entorno de desarrollo que te permite escribir, ejecutar y desplegar tu código en cualquier lugar.

La distribución de Poisson modela la probabilidad de que se produzca un determinado número de sucesos en un intervalo fijo. Mira cómo se aplica en escenarios del mundo real, como la teoría de colas y la modelización del tráfico.

Aprende a calcular la desviación típica muestral y comprende su importancia en el análisis estadístico. Explora ejemplos y buenas prácticas para la interpretación de datos del mundo real.

Una dependencia transitiva se produce cuando un atributo de una base de datos depende indirectamente de otro a través de un tercer atributo, provocando redundancia. Sigue leyendo para aprender a identificar y eliminar las dependencias transitivas en el diseño de bases de datos .

Utiliza color_palette() para una separación categórica clara, cubehelix_palette() para datos secuenciales graduales, y diverging_palette() para una divergencia clara respecto a un punto medio.

Aprende a acceder a los modelos ligeros y de visión de Llama 3.2 en Kaggle, a ajustar el modelo en un conjunto de datos personalizado utilizando GPUs P100 gratuitas y, a continuación, a fusionar y exportar el modelo al Hugging Face Hub.

Aprende la técnica de optimización Adagrad, incluyendo sus principales ventajas, limitaciones, implementación en PyTorch y casos de uso para optimizar modelos de aprendizaje automático.

Aprende a utilizar el Pixtral 12B de Mistral interactivamente a través de Le Chat o programáticamente mediante la API disponible en La Plateforme.