Data Science Tutorials

Llama Stack es un conjunto de herramientas y API estandarizadas desarrolladas por Meta que simplifican el proceso de creación y despliegue de grandes aplicaciones de modelos lingüísticos.

Aprende a instalar Jenkins en Windows, a configurar y ejecutar agentes y pipelines Jenkins, y a construir proyectos MLOps con pipelines Jenkins, desde la formación de modelos hasta el servicio de modelos.

Explora los tipos de modelos de ecuaciones estructurales. Aprende a hacer suposiciones teóricas, construir un modelo hipotético, evaluar el ajuste del modelo e interpretar los resultados en el modelado de ecuaciones estructurales.

Python dlt es una gran elección para los ingenieros de datos que quieren mover datos con rapidez y confianza. Se integra con casi cualquier fuente y destino y te permite escribir rápidamente tus pipelines ELT/ETL. Este tutorial te muestra cómo controlar cada paso del pipeline y trabajar con archivos locales, la nube, bases de datos y APIs REST.

Los vectores y valores propios son esenciales para comprender las transformaciones lineales. Este artículo trata de su interpretación geométrica, cálculo matemático e importancia en el aprendizaje automático.

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

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.

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 .

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 algoritmo de agrupación por desplazamiento medio, sus ventajas, sus aplicaciones en el mundo real y su implementación paso a paso en Python. Compáralo con K-means para comprender las diferencias clave.

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.

Explora cómo la distancia euclidiana tiende puentes entre la geometría antigua y los algoritmos modernos, con ejemplos de codificación en Python y R, y conoce sus aplicaciones en la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis espacial.