Data Science Tutorials

Aprende a configurar alias de Git para ahorrar tiempo, reducir la cantidad de texto que debes escribir y acelerar tu proceso de desarrollo. Perfecto para principiantes que desean aumentar su productividad sin herramientas adicionales.

Descubre cómo el enmascaramiento de datos protege la información confidencial al tiempo que mantiene el realismo de los datos para el desarrollo, las pruebas y el análisis. Descubre técnicas, mejores prácticas y mucho más.

Utiliza Docling para convertir archivos PDF desordenados en datos estructurados y susceptibles de búsqueda. Integra LangGraph para el razonamiento aumentado por recuperación y Streamlit para una interfaz interactiva. Crea, prueba e implementa una aplicación local de inteligencia documental que te parecerá tu propio chatGPT privado para documentos.

Aprende a actualizar tus tablas dinámicas de forma manual, con atajos de teclado o automáticamente, tanto en Excel como en Google Sheets.

El equilibrio de carga mantiene las aplicaciones modernas rápidas, disponibles y escalables al distribuir el trabajo entre los servidores. Este artículo explica cómo funciona, por qué es importante y qué ventajas e inconvenientes conlleva.

Comprende los principios básicos de la arquitectura Zero Trust y cómo está transformando la ciberseguridad empresarial. Descubre cómo implementar ZTA para proteger a los usuarios, las aplicaciones y la infraestructura en el mundo híbrido actual, en el que prima la nube.

Aprende a utilizar los hooks de Git para automatizar tareas, aplicar estándares de código y proteger tu flujo de trabajo con hooks pre-commit, pre-push y del lado del servidor.

Aprende a utilizar Gemini 2.5 Computer Use para crear un agente de búsqueda de empleo basado en inteligencia artificial. Este tutorial práctico te guía a través de la automatización del navegador con Playwright y Streamlit, sin necesidad de API.

Aprende a calcular e interpretar la probabilidad de que se produzcan varios eventos simultáneamente. Descubre aplicaciones prácticas en modelado predictivo, evaluación de riesgos y machine learning que resuelven complejos retos de ciencia de datos.

Aprende qué es Python pandas .apply y cómo utilizarlo para DataFrame. ¡Aprende hoy mismo a iterar sobre DataFrames utilizando la función .apply()!

Guía práctica para llamar a funciones GPT-5: desde funciones JSON-schema hasta herramientas de formato libre, restricciones Lark/CFG, preámbulos y listas de herramientas permitidas.

Cuenta rápidamente en Python, valida datos y evita errores comunes con Counter, count() y pandas.