Tutoriales de Ciencia de Datos

Descubre cómo extraer números de cadenas de Excel utilizando fórmulas. Domina funciones como RIGHT(), LEFT() y TEXTJOIN() para apuntar datos numéricos antes, después o en cualquier parte de tu texto.

Aprende a utilizar la API DeepSeek, incluida la selección de modelos, la gestión de parámetros, la optimización de costes, el almacenamiento en caché de contextos y la optimización de la cadena de pensamiento.

Domina las técnicas de extracción de características con ejemplos prácticos en Python para datos de imágenes, audio y series temporales. Aprende a transformar los datos brutos en características significativas y a superar los retos habituales en las aplicaciones de aprendizaje automático.

Léelo todo sobre las tabulaciones cruzadas de Tableau para que puedas mostrar datos numéricos con precisión. Personaliza tu tabla cruzada de Tableau con formato, filtros, parámetros, iconos indicadores y destellos para revelar información oculta.

Aprende a construir un chatbot RAG local utilizando DeepSeek-R1 con Ollama, LangChain y Chroma.

Esta guía en profundidad de Apache Parquet lo desglosa con explicaciones claras y ejemplos prácticos de código.

¿Estás preparado para comenzar tu viaje de pandas? Aquí tienes una guía paso a paso sobre cómo empezar.

Aprende a crear un gráfico en cascada de Power BI, incluyendo cómo personalizar el gráfico para que tenga un aspecto atractivo. Sigue las mejores prácticas y evita los errores más comunes.

Aprende el proceso paso a paso para configurar una aplicación RAG utilizando Llama 3.2 Vision, Ollama y ColPali.

Aprende a sacar el máximo partido a tu integración de Google Analytics con la computación de borde.

Despliega la versión AWQ de Llama 3.3 70B utilizando vLLM, BentoML y BentoCloud para crear un sistema de alta eficacia y baja latencia con un rendimiento excepcional.

Elimina contenedores, imágenes, volúmenes y redes que no utilices de forma segura con un solo comando del shell. Mantén tu sistema ordenado y recupera espacio en disco eliminando los recursos Docker no utilizados.