Este es el material de un curso dictado en el segundo semestre del año 2021. El material consta de recordings de las clases y un repo en GitHub con todos los notebooks de las clases.
Recordings
Clase 1 – Intro
Clase 2 – Variables y tipos de datos
Clase 3 – Numpy
Clase 4 – Estadística y Pandas
Clase 5 – Matplotlib y Seaborn
Clase 6 – Repaso general con dataframes
Clase 7 – Probabilidad
Clase 8 – Distribuciones de probabilidad
Clase 9 – Clases y funciones
Clase 10 – Intro a Machine Learning
Clase 11 – Limpieza de datos y feature engineering
Clase 12 – Repaso preprocesamiento
Clase 13 – Álgebra lineal y matrices (teoría)
Clase 14 – Álgebra lineal y matrices (práctica)
Clase 15 – Regresión lineal
Clase 16 – Regresión lineal múltiple
Clase 17 – Problemas de clasificación
Clase 18 – Optimización de hiperparámetros
Clase 19 – Clustering
Clase 20 – Árboles y bosques aleatorios
Clase 21 – Aplicaciones (parte 1)
Clase 22 – Aplicaciones (parte 2)
Clase 23 – Bases de datos y entorno Azure
Clase 24 – Cierre del curso