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Preguntas de entrevista sobre MLOps ilustradas con un model registry de MLflow, un pipeline de despliegue y un panel de monitoreo de drift sobre un fondo oscuro
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MLOps en 2026: MLflow, Model Registry y preguntas de entrevista técnica

Preguntas de entrevista sobre MLOps que abarcan el ciclo de vida del ML, el seguimiento de experimentos con MLflow, la promoción en el model registry, los patrones de despliegue, el monitoreo de drift y el diseño de sistemas para 2026, con código Python y respuestas.

RAG y LLMs en 2026: Guía Completa de Retrieval-Augmented Generation para Entrevistas de Data Science
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Domina las preguntas de entrevista sobre RAG y LLMs en 2026. Aprende retrieval augmented generation, pipelines, chunking semántico y evaluación para data science.

Tutorial de fine-tuning NLP con Hugging Face Transformers 2026
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Hugging Face Transformers en 2026: NLP, fine-tuning y preguntas de entrevista

Tutorial de Hugging Face Transformers que cubre la API v5, el fine-tuning con LoRA, los pipelines de NLP y las preguntas de entrevista más frecuentes para puestos de data science en 2026.

Feature engineering para machine learning: visualizacion del pipeline de transformacion de datos
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Feature Engineering para Machine Learning: Tecnicas y Preguntas de Entrevista 2026

Domina el feature engineering para machine learning con ejemplos practicos en Python. Codificacion, escalado, seleccion de variables, pipelines de scikit-learn y preguntas de entrevista de data science.

PyTorch vs TensorFlow en 2026: comparación de frameworks de deep learning
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PyTorch vs TensorFlow en 2026: qué framework de deep learning elegir

Comparación detallada entre PyTorch y TensorFlow en 2026: rendimiento, despliegue, ecosistema y experiencia de desarrollo para elegir el framework adecuado.

Python para Data Science: NumPy, Pandas y Scikit-Learn en 2026 — codigo y visualizaciones de machine learning
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Python para Data Science: NumPy, Pandas y Scikit-Learn en 2026

Guia practica de NumPy, Pandas y Scikit-Learn para construir pipelines de machine learning en Python. Incluye ejemplos reales de limpieza de datos, ingenieria de variables y clasificacion con GradientBoosting.