Tutoriales de Ciencia de Datos

Aprende tres métodos para migrar datos de Amazon DynamoDB a Redshift, con instrucciones paso a paso, los pros y los contras de cada método y las mejores prácticas para la integridad de los datos y la optimización del rendimiento.

Con este tutorial para principiantes, empezarás a explorar PEP-8, la guía de estilo de Python, ¡para que puedas empezar a formatear tu código correctamente para maximizar su legibilidad!

Aprende a utilizar ChatGPT en un proyecto real de ciencia de datos de extremo a extremo. Lo utilizaremos para la planificación del proyecto, el análisis de datos, el preprocesamiento de datos, la selección del modelo, el ajuste de hiperparámetros, el desarrollo de una aplicación web y su despliegue en los Spaces.

Explora la arquitectura de los Transformadores, los modelos que han revolucionado el tratamiento de datos mediante mecanismos de autoatención.

En este tutorial, aprenderás la mecánica de las uniones en SQL y sus diferentes tipos.

Conoce la plataforma unificada más popular para el análisis de big data: Databricks. El tutorial cubre los siete conceptos y características principales de Databricks y cómo se interconectan para resolver problemas del mundo real en el mundo moderno de los datos.

Un tutorial de scikit-learn fácil de seguir que te ayudará a iniciarte en el aprendizaje automático con Python.

Este tutorial de Keras te introduce en el aprendizaje profundo en Python: aprende a preprocesar tus datos, modelar, evaluar y optimizar redes neuronales.

Empieza a utilizar los nuevos modelos Llama y personaliza Llama-3.1-8B-It para predecir varios trastornos de salud mental a partir del texto.

En este tutorial aprenderás a aprovechar al máximo las funciones de facetado de ggplots.

Este tutorial trata los distintos tipos de operadores en Python, la sobrecarga de operadores, la precedencia y la asociatividad.

En este tutorial, aprenderás a extraer datos de la web, manipular y limpiar datos utilizando la biblioteca Pandas de Python, y visualizar datos utilizando la biblioteca Matplotlib de Python.