Tutoriales de Ciencia de Datos

Creamos modelos de datos formateando los datos, creando relaciones, utilizando Power Query y aprovechando Power Pivot para una integración y análisis de datos sin fisuras.

Qwen es una familia de grandes modelos lingüísticos y multimodales desarrollados por Alibaba Cloud, diseñados para diversas tareas como la generación de textos, la comprensión de imágenes y la conversación.

Establecimos na.rm = TRUE en las funciones comunes de R para excluir los valores perdidos (NA). Esto nos ayuda a calcular estadísticas precisas y aumenta la fiabilidad de nuestros resultados.

Para solucionar el error "'builtin_function_or_method' object is not subscriptable", asegúrate de que llamas a la función o método con paréntesis () en lugar de corchetes [].

Este tutorial te guía a través de las principales características y aplicaciones prácticas de DuckDB, incluyendo la creación de tablas, la realización de análisis de datos, la creación de una aplicación RAG y el uso de un motor de consultas SQL con LLM.

Explora Cohere Command R+ online y localmente, conoce las características únicas de la API Python de Cohere, y construye un agente de IA multipaso utilizando LangChain y Cohere.

Aprende a gestionar la memoria en Python con técnicas avanzadas para codificar clases eficientes en memoria. Explora ejercicios prácticos para un rendimiento óptimo.

Para crear un gráfico de cajas y bigotes en Excel, selecciona tus datos, abre la pestaña Insertar, haz clic en Gráficos recomendados, elige el gráfico de cajas y bigotes y pulsa Aceptar.

Aprende a utilizar la sentencia pass de Python en bucles, funciones y clases. Comprende la importancia de la sentencia pass en la ejecución y legibilidad del código.

Combina VLOOKUP() con IF() para un análisis eficaz de los datos, incluyendo búsquedas condicionales, gestión de errores e indexación dinámica de columnas.

Libera todo el potencial de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) con nuestra guía sobre la incitación a la Cadena de Pensamiento (CoT). Aprende a mejorar las capacidades de razonamiento y resolución de problemas en los LLM.

Aprende las diferencias entre las técnicas RAG y Fine-Tuning para personalizar el rendimiento del modelo y reducir las alucinaciones en los LLM.