Machine Learning Tutoriales
El aprendizaje automático proporciona un camino de aprendizaje integral para la inteligencia artificial y el modelado predictivo. Nuestros tutoriales cubren una amplia gama de algoritmos y técnicas de ML, adecuados para principiantes y científicos de datos intermedios. A través de laboratorios interactivos y ejemplos de código del mundo real, obtendrás experiencia práctica en la construcción y entrenamiento de modelos. Nuestro entorno de ML te permite probar diferentes algoritmos y conjuntos de datos.
Tu primer laboratorio de Python
¡Bienvenido a LabEx! En este laboratorio introductorio, explorarás los conceptos fundamentales de Python, incluyendo el intérprete de Python, variables, tipos de datos, operaciones de entrada/salida y conceptos básicos de programación.
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Tu primer laboratorio de Pandas
Hola, bienvenido a LabEx! En este primer laboratorio, aprenderás el programa clásico 'Hola, Mundo!' en Pandas.
PandasPython
Tu primer laboratorio de NumPy
Hola, bienvenido a LabEx! En este primer laboratorio, aprenderás el programa clásico 'Hola, Mundo!' en NumPy.
NumPyPython
Tu primer laboratorio de Matplotlib
Hola, bienvenido a LabEx! En este primer laboratorio, aprenderás el programa clásico 'Hola, Mundo!' en Matplotlib.
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Importaciones circulares y dinámicas de módulos
Comprenda el problema de importación, explore las importaciones circulares, implemente el registro de subclases y utilice importaciones dinámicas en Python para importaciones circulares y dinámicas de módulos.
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Control de símbolos y combinación de submódulos
Comprende la complejidad de la importación de paquetes, controla los símbolos exportados con `__all__`, exporta todo desde el paquete y divide módulos para una mejor organización del código en Python.
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Asignación y Referencia en Python
En este laboratorio, cubriremos los conceptos básicos de asignación y referencia en Python. Exploraremos cómo Python maneja las asignaciones, cómo crear referencias y cómo trabajar con objetos mutables e inmutables.
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Aprende sobre la Delegación de Generadores
Entiende la declaración `yield from`, utilízala en corrutinas, envuelve sockets con generadores y transiciona de generadores a async/await en Python.
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Expresiones de Asignación en Python
En este laboratorio, aprenderemos sobre las Expresiones de Asignación en Python, también conocidas como el 'operador walrus' (:=). Este operador, introducido en Python 3.8, te permite asignar un valor a una variable como parte de una expresión. Es particularmente útil para optimizar el código, evitar cálculos redundantes y simplificar expresiones complejas.
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Explorando el módulo collections de Python
En este tutorial, exploraremos el módulo collections incorporado en Python. El módulo collections es una poderosa biblioteca que ofrece una variedad de tipos de datos de contenedor que amplían la funcionalidad de los contenedores incorporados de Python, como listas, tuplas y diccionarios.
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Operador is en Python
El operador is en Python se utiliza para comprobar si dos variables se refieren al mismo objeto en memoria. Esto es diferente del operador ==, que comprueba si dos variables tienen el mismo valor. En este laboratorio, exploraremos cómo funciona el operador is y cómo puede ser útil en la programación de Python. Este es un concepto importante de entender, especialmente cuando se trabaja con objetos mutables como listas y diccionarios. En este laboratorio, exploraremos el uso del operador is en Python con ejemplos simples y complejos, y veremos cómo se puede utilizar para escribir código eficiente y confiable.
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El poder y la flexibilidad de la cadena f
En este tutorial, aprenderá sobre las cadenas f de Python, una forma moderna y concisa de formatear cadenas en Python. Las cadenas f se introdujeron en Python 3.6 y rápidamente se han vuelto populares entre los desarrolladores de Python por su legibilidad y facilidad de uso.
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Variables y direcciones de memoria
En este tutorial, exploraremos las variables de Python, las direcciones de memoria y las diferencias entre los tipos de datos mutables e inmutables:
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Aprende sobre Generadores Gestionados
Entiende los generadores de Python, crea un programador de tareas (task scheduler) con ellos, prueba el programador de tareas, construye un servidor de red y implementa un servidor de eco (echo server) para aprender sobre generadores gestionados.
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Paquete webbrowser Básico
El módulo webbrowser en Python proporciona una interfaz simple para abrir navegadores web, mostrar documentos HTML y navegar por la web. Esta práctica de laboratorio lo guiará por los conceptos básicos de uso del paquete webbrowser, desde abrir una URL en una nueva pestaña hasta ejecutar una búsqueda en Google directamente desde la consola de Python.
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Crear un paquete de Python
Comprender los paquetes de Python, crear la estructura del paquete, corregir las declaraciones de importación y actualizar y probar el programa stock.py para construir un paquete de Python.
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Pruebas de su código
En este laboratorio, aprenderemos a escribir pruebas unitarias para nuestro código de Python utilizando el módulo unittest integrado. Comenzaremos con una función simple y luego construiremos hacia la prueba de código más complejo, incluyendo código que interactúa con bases de datos.
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Gestión de declaraciones yield en Python
Comprenda el ciclo de vida y el cierre de los generadores, maneje excepciones en generadores y explore aplicaciones prácticas de la gestión de generadores para dominar la gestión de declaraciones yield en Python.
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