Tutoriales de Ciencia de Datos

Comprende cómo deducir la ecuación característica de una matriz y explora sus propiedades fundamentales. Descubre cómo los valores y vectores propios revelan patrones en las aplicaciones de la ciencia de datos. Construye una base sólida en álgebra lineal para el aprendizaje automático.

Explora todo lo que necesitas saber sobre cómo implementar el modelo de bolsa de palabras en Python.

Aprende a utilizar el modelo gpt-4o-audio-preview de OpenAI con LangChain para crear aplicaciones con voz que incluyan entrada, transcripción y generación de audio.

Aprende a crear aplicaciones de IA locales y seguras que protejan tus datos sensibles utilizando un marco de automatización de bajo/ningún código.

Descubre el poder de la media geométrica en finanzas, biología y ciencia de datos. Aprende a calcularla, cuándo utilizarla y por qué es útil para analizar las tasas de crecimiento.

¿Listo para empezar con dbt y llevar el modelado de datos al siguiente nivel? Este tutorial práctico se sumerge en técnicas esenciales y patrones de proyecto para ayudarte a construir almacenes de datos intuitivos y de alta calidad con dbt.

Obtén instrucciones paso a paso sobre cómo configurar y ejecutar Llama 3.2 1B en tu dispositivo Android utilizando el framework Torchchat.

Aprende a utilizar Runway Act-One tanto a través de la interfaz web como de su API, y descubre cómo combinarlo con Runway Gen3-Alpha.

Aprende a predecir el ganador de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2024 utilizando Python, aprendizaje automático y datos de FiveThirtyEight y la Comisión Electoral Federal.

Explora los distintos métodos para filtrar y eliminar permanentemente filas duplicadas utilizando SQL. Aprende las aplicaciones prácticas de cómo eliminar duplicados en SQL Server, MySQL y PostgreSQL.

Aprende a modelar y resolver problemas de optimización utilizando Pyomo, una potente biblioteca de Python. ¡Explora ejemplos prácticos de optimización lineal y no lineal!

Aprende a agilizar tus evaluaciones LLM con MLflow. Esta guía cubre la configuración de MLflow, el registro de métricas, el seguimiento de las versiones de los experimentos y la comparación de modelos para tomar decisiones informadas ¡para optimizar el rendimiento de LLM!