Data Science Tutorials

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.

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.

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.

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 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 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.

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.

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.

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.