Data Science Tutorials

La comprobación de hipótesis es un método estadístico utilizado para evaluar afirmaciones sobre poblaciones basadas en datos muestrales.

Aprende los principios fundamentales, las aplicaciones y las ventajas prácticas de los autocodificadores variacionales y sigue una implementación paso a paso con PyTorch.

Descubre cómo utilizar \n para insertar saltos de línea en cadenas y sentencias print(). Utiliza el parámetro fin para mantener la salida en una sola línea. Mejora tus habilidades en el manejo de archivos con os.linesep para gestionar texto en distintos sistemas.

Empieza a utilizar el gran modelo de lenguaje DCLM-7B de Apple y aprende a configurarlo, utilizarlo y ajustarlo para tareas específicas.

Comprende cómo copiar listas en Python. Aprende a utilizar las funciones copy() y list(). Descubre la diferencia entre copias superficiales y profundas.

Aprende a configurar el torchat de PyTorch localmente con Python en este tutorial práctico, que proporciona orientación paso a paso y ejemplos.

Para calcular la desviación típica en Excel, introduce tus datos en un rango de celdas y utiliza =STDEV.S() para datos de muestra o =STDEV.P() para datos de población.

Domina el arte de utilizar VLOOKUP() con criterios múltiples en Excel. Explora técnicas avanzadas como las columnas de ayuda y la función ELEGIR().

Aprende a utilizar DECODE() en Oracle para la lógica condicional en la transformación de datos. Compara DECODE() con la sentencia CASE WHEN en cuanto a rendimiento y comportamiento.

Conoce la descomposición QR, la técnica de factorización de matrices que descompone la matriz A en el producto de una matriz ortogonal Q y una matriz triangular superior R. Practica el proceso de Gram-Schmidt en programación R.

Aprende a utilizar los disparadores SQL para automatizar tareas, mantener la integridad de los datos y mejorar el rendimiento de la base de datos. Prueba ejemplos prácticos como los comandos CREATE, ALTER y DROP en MySQL y Oracle.

Tiktoken es un rápido tokenizador BPE desarrollado por OpenAI, utilizado principalmente para contar tokens para sus grandes modelos lingüísticos y garantizar un procesamiento eficaz del texto dentro de unos límites especificados.