Tutoriales de Ciencia de Datos

Comprender cómo las vistas materializadas mejoran el rendimiento de las consultas en las bases de datos SQL. Aprende las limitaciones y las mejores prácticas de las vistas materializadas en diferentes bases de datos.

Aprende a configurar y ejecutar vLLM (Virtual Large Language Model) localmente utilizando Docker y en la nube utilizando Google Cloud.

Explora los fundamentos de la eigendecomposición y sus aplicaciones en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Aprende a construir un corrector de tareas utilizando el modelo Phi-4 de Microsoft, que valida soluciones, proporciona correcciones detalladas y sugiere alternativas elegantes.

Aprende a alinear grandes modelos lingüísticos con las preferencias del usuario utilizando el ajuste de preferencias y la optimización directa de preferencias de OpenAI.

Aprende técnicas paso a paso para manejar INDEX MATCH con múltiples criterios en Excel. Incluye columnas de ayuda para simplificar tus búsquedas, o bien aplica fórmulas de matriz para recuperar datos complejos.

Gana confianza en la regresión MCO dominando su fundamento teórico. Explora cómo realizar implementaciones sencillas en Excel, R y Python.

Aprende cómo la segunda forma normal (2NF) puede mejorar el diseño de tu base de datos eliminando las dependencias parciales.

Elimina los espacios innecesarios, incluidos los espacios iniciales, finales y adicionales, para mantener tus datos claros. Esta guía cubre las funciones TRIM(), SUBSTITUTE() y CLEAN(), además de consejos prácticos para garantizar que las hojas de cálculo sigan siendo precisas y fáciles de trabajar.

Descubre cómo manejar criterios complejos en una sola fórmula. Eleva tus informes de forma que ahorres tiempo y esfuerzo y reduzcas los errores.

Descubre cómo mejorar tu análisis de datos con la rebanadora de Excel. Aprende técnicas avanzadas para crear cuadros de mando dinámicos y agilizar tu flujo de trabajo.

Comprende los fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL) y explora el paquete de software Gymnasium para construir y probar algoritmos de RL utilizando Python.