Data Science Tutorials

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.

Una media winsorizada reduce la influencia de los valores atípicos al limitar los valores extremos a percentiles específicos, preservando la estructura general del conjunto de datos. Sigue leyendo para aprender a calcular la media winsorizada utilizando Python para practicar.

Descubre cómo utilizar la prueba ANOVA para comparar las medias de varios grupos con ejemplos claros, aplicaciones reales y consejos prácticos para el análisis de datos.

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 suma total de cuadrados (SST), la suma de cuadrados de regresión (SSR) y la suma de cuadrados de error (SSE) para evaluar la precisión del modelo de regresión. Descubre sus relaciones matemáticas y cómo influyen en la R-cuadrado.

Aprende cómo la curva AUC-ROC evalúa los modelos de clasificación binaria, centrándose en el rendimiento a través de umbrales, especialmente en conjuntos de datos desequilibrados. Utiliza las bibliotecas de Python para calcular los valores AUC y comparar clasificadores en un solo flujo de trabajo.

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.

Aprende regresión lineal simple. Domina la ecuación del modelo, comprende los supuestos y diagnósticos clave, y aprende a interpretar los resultados con eficacia.

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

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