Mantente al día con los temas que están captando más atención en nuestra comunidad. Esta sección, actualizada en tiempo real, destaca las publicaciones más visitadas de las últimas 24 horas. Desde tutoriales prácticos en Python, Julia y R, hasta análisis de vanguardia en inteligencia artificial y machine learning, aquí encontrarás lo más relevante y útil según lo que otros lectores están explorando ahora mismo.
Tabla de contenidos
Publicaciones más visitadas
Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn - Aplicar el método D’Hondt en Excel
- Gráficos de barras en Matplotlib
- Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
- Comparar archivos en Visual Studio Code
- Obtener el último valor de una columna en Excel
- Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means
- Buscar en Excel con dos o más criterios
- Activar copiar y pegar en VirtualBox
- Solución a los problemas de ejecución de scripts en Windows 11 cuando se da el mensaje: “No se puede cargar el archivo porque la ejecución de scripts está deshabilitada en este sistema”
Publicaciones más visitadas sin Python
- Aplicar el método D’Hondt en Excel
- Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
- Comparar archivos en Visual Studio Code
- Obtener el último valor de una columna en Excel
- Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means
- Buscar en Excel con dos o más criterios
- Activar copiar y pegar en VirtualBox
- Solución a los problemas de ejecución de scripts en Windows 11 cuando se da el mensaje: “No se puede cargar el archivo porque la ejecución de scripts está deshabilitada en este sistema”
- El método de las aproximaciones sucesivas e implementación en Python
- Realizar la misma modificación en varias hojas de cálculo con Excel
Ciencia de datos
- Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means
- El método de las aproximaciones sucesivas e implementación en Python
- Diferencia entre R2 y R2 ajustado en modelos de regresión
- Diferencia entre población y muestra: La clave para entender la estadística sin complicaciones
- Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
Criptografía
Herramientas
- Aplicar el método D’Hondt en Excel
- Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
- Comparar archivos en Visual Studio Code
- Obtener el último valor de una columna en Excel
- Buscar en Excel con dos o más criterios
JavaScript
- Redondear con dos decimales en JavaScript
- El tipo de datos numérico en JavaScript
- Estructurar las funciones JavaScript (Creación de una librería JavaScript 2ª parte)
- Pruebas unitarias en JavaScript (Creación de una librería JavaScript 3ª parte)
- Truco: Validar palabras con acentos mediante expresiones regulares
Julia
- Julia en Jupyter Notebook
- Primeros pasos con Julia (2ª parte – ¡Hola Julia!)
- Diferencias entre Apache Arrow y Parquet
Matlab
- Seleccionar elementos en matrices de Matlab
- Utilización de tablas en aplicaciones de Matlab
- Rutas de archivo en Matlab
- Ordenar una matriz en Matlab en base a una fila o columna
- Calculadora de probabilidades de ganar a la lotería
Noticias
- Nuevo simulador interactivo de K-Means en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
- Modelo electoral 2020: Trump tiene un 30% de posibilidades de ganar
- 500 publicaciones y programación para el verano 2021: NumPy y Pandas
- Disponible la traducción de la tercera edicción de “Hands-On Machine Learning” de Aurelien Geron
Opinión
- Diferencia entre población y muestra: La clave para entender la estadística sin complicaciones
- Inteligencia artificial generativa en seguros: Cinco aplicaciones que están transformando la industria
- La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
- Riesgo relativo vs riesgo absoluto: la trampa de los titulares alarmistas
- Qué es la variabilidad estadística y cómo evitar errores al analizar datos
Python
- Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn
- Gráficos de barras en Matplotlib
- Filtrado de cadenas de texto en DataFrame con Pandas
- Pandas: Obtener el nombre de las columnas y filas en Pandas
- Agregar etiquetas a los puntos en Matplotlib
R
- Ejemplo de uso: regresión lineal con rpy2
- La distancia de Levenshtein
- Lectura y escritura de archivos Apache Arrow o Feather en R
- Diferencias entre Apache Arrow y Parquet
Reseñas
- Cuatro libros para aprender Pandas
- Ordenadores para Machine Learning e IA 2025: Guía para elegir el equipo ideal
- Los mejores conjuntos de datos para Machine Learning
- Ordenadores para Machine Learning e Inteligencia Artificial en 2026: Guía completa para elegir el equipo adecuado según tu perfil y presupuesto
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