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Python
Aquí encontrareis tutoriales sobre el lenguaje de programación Python, que van desde cómo preparar y configurar un entorno de machine learning, hasta cómo extraer datos de un sitio web de manera automática.
Métodos Bayesianos vs. Métodos Frecuentistas: ¿Cuál es mejor?
Exploramos las diferencias entre métodos bayesianos y frecuentistas en estadística. Analizamos ventajas, desventajas y casos de uso con un ejemplo práctico.
Data Version Control: Gestionando datasets como código
Descubre Data Version Control (DVC): gestiona tus datasets como código, optimiza tus proyectos de Data Science y garantiza la reproducibilidad.
Python en 2025: Tendencias y Novedades que Todo Programador Debe Conocer
Descubre las tendencias y novedades de Python en 2025. Aprende sobre las últimas versiones, bibliotecas emergentes y cómo prepararte para el futuro.
Valor Esperado: El Secreto de la Probabilidad y la Estadística
Descubre el Valor Esperado, el secreto de la probabilidad y la estadística. Aprende su definición, cálculo, aplicaciones y relación con la varianza.
Regresión Logística: Predicción de Probabilidades en tus Datos
Descubre la regresión logística, una herramienta clave para predecir probabilidades y clasificar datos. Aprende a implementarla, interpretar resultados y evitar errores.
Cómo Implementar Machine Learning en Python: Guía Paso a Paso para Principiantes
Aprende a implementar Machine Learning en Python con esta guía paso a paso para principiantes. Configura tu entorno, optimiza modelos y evita errores comunes.
Data Science en IoT: Extrayendo valor de dispositivos conectados
Descubre cómo Data Science e IoT se combinan para extraer valor de los datos generados por dispositivos conectados. Casos de uso, desafíos y futuro de Edge Analytics.
Data Mesh: Descentralizando la arquitectura de datos
Descubre Data Mesh, la arquitectura de datos descentralizada que empodera a los equipos de dominio. Aprende sobre sus beneficios, desafíos y casos de éxito.
Tipos de Bases de Datos (I): Introducción con ejemplos y casos de uso
Explora el fascinante mundo de las bases de datos, desde las sólidas estructuras relacionales hasta la flexibilidad de NoSQL, la escalabilidad en la nube y enfoques especializados como columnares, orientadas a objetos y de grafos.
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