Introducción
- Introducción
- Nota Importante
- Acerca de mi
- Nota: Instalación de Anaconda desde Windows
- Instalación de Anaconda (Windows)
- Entornos, Paquetes y Canales (Anaconda Navigator)
- NOTA: Entornos, Paquetes y Canales (Anaconda Navigator)
- Cambiar el directorio de trabajo en Anaconda (WINDOWS)
- NOTA: Cambiar el directorio de trabajo en Anaconda (WINDOWS)
- Cómo abrir la terminal de Anaconda (Windows)
- NOTA: Instalación de Anaconda desde la terminal
- Instalación de Anaconda (Terminal)
- Guía de instalación de Linux en Windows
- Nota - Cómo descargarse el código del curso
Introducción a Python
- Presentación - Introducción a Python
- Nota: Introducción a Python
- Introducción a Python
- Introducción a Spyder
- Celdas en Spyder
- Tipos de Variables
- Estructuras de datos básicas
- Nota Aclaratoria. Estructuras de Datos básicas
- Estructuras de Datos Básicas - ejercicios
- Estructuras de Datos Básicas - Soluciones
- Flujos de Control
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- Input-Output
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- Ejercicio - 3 en raya
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Introducción a Data Science
- ¿Qué es Data Science?
- El Proceso de Data Science
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- Obtención de Datos
- ¿Quién ha prestado atención?
- Tipos de datos: Variables
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- Nota: Activar entorno desde terminal
- Introducción al entorno de trabajo: Intro a Jupyter notebooks
- Como instalar paquetes desde jupyter (Terminal)
- Intro a Numpy
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- Intro a Pandas
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Análisis y procesado de datos
- Presentación Análisis de Datos
- Introducción al Análisis de datos
- Estadísticos Descriptivos
- Introducción a la Visualización de Datos
- Visualización de datos con Python
- Visualización Avanzada - Parte 1
- Visualización Avanzada - Parte 2
- Ejercicio de Visualización
- Ejercicio de visualización
- Ejercicio de Visualización - Respuesta
- Ejemplo de Analísis de datos 1 - Ingesta de datos
- Ejemplo de Analísis de datos 2 -Diagnóstico de Calidad de los datos (QA)
- Ejemplo de Analísis de datos 3 - Agrupación de Variables
- Ejemplo de Analísis de datos 4 - Distribución de Variables
- Ejemplo de Analísis de datos 5 - Comparaciones
- Ejemplo de Analísis de datos 6 - Herramientas Adicionales
- Procesado de datos
- Preguntas - Análisis de datos
Machine Learning
- Presentación Machine Learning
- ¿Que es Machine Learning?
- Intro a aprendizaje supervisado
- Regresión lineal -teoria
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- Intro a Scikit-Learn
- Regresion lineal en Scikit-learn
- Regresión Lineal - Ejercicio
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- Evaluación de Modelos en Regresión
- Separación datos de entrenamiento y test y validación cruzada
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