Guía de tecnologías

Data Science

Pruebas estadísticas en Python: guía práctica
Data Science • 11 min read

Pruebas estadísticas en Python: guía práctica

Las pruebas de hipótesis permiten decidir si un resultado observado es compatible con el azar. En Python, usa Pingouin, NumPy y Seaborn para comprobar supuestos, ejecutar pruebas y reportar p-valores, tamaños de efecto e intervalos de confianza.

Regresión en Python: guía práctica y ejemplos
Data Science • 9 min read

Regresión en Python: guía práctica y ejemplos

La regresión ayuda a identificar y cuantificar relaciones entre variables y a hacer predicciones. En Python puedes aplicar regresión lineal simple, regresión lineal múltiple, regresión no lineal y regresión logística con bibliotecas como Seaborn, Pingouin, NumPy y Pandas; aquí verás ejemplos prácticos, cuándo falla cada método y una mini-guía para aplicarlos en tus datos.