Ciencia de Datos Coding Tour

Curso para que personas de diferentes ambitos y formaciones puedan utilizar las herramientas de la ciencia de datos en sus respectivas actividades. Si no sabes programar en Python comienza primero con el Curso de Programacion en Python

Contenido

• Unidad 0: Como vender mi telefono movil
• Unidad 1: Convertir mis datos en una tabla
• Unidad 2: Convertir todos los datos a numeros
• Unidad 3: Separar la tabla en dos: Entrenamiento y Prueba
• Unidad 4: Entrenando nuestra caja negra
• Unidad 5: Tipos de caja negra
• Unidad 6: Como saber si mi caja negra esta bien entrenada?
  • Ejercicio de Clasificacion Parte 1
• Unidad 7: Seleccionando los mejores parametros para mi caja negra
  • Ejercicio de Clasificacion Parte 2
• Unidad 8: Automatizando el ML
• Unidad 9: Resumen de la metodologia de ML [ Video ]
• Unidad 10: Entendiendo los resultados de una caja negra
• Unidad 11: Todo el Proceso de ML con PyCaret
• Unidad 12: Usando Gradio para crear una App

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Analisis y limpieza de datos (preprocesamiento):

• Intro al analisis y preprocesamiento de datos
• Graficos para analisis
  • Graficos avanzados
• Jugando con Numpy (material opcional)
• Jugando con Pandas (material opcional)

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Espiando adentro de las cajas negras (material opcional avanzado):

• Vecinos Cercanos (KNN)
• Arboles de Decision (Decision Trees)
• Regresion Lineal y Logistica (Lineal and Logistic Regression)
• Ensambles (Ensembles)

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Donde seguir aprendiendo? (material avanzado en ingles):

• Kaggle Learn y Kaggle Playground Competitions
• Machine Learning Course and videos from Professor Kilian Weinberger
• Pen and Paper Exercises in Machine Learning
• Introduction to Machine Learning Interviews Book
• Professor Michael J. Pyrcz, The University of Texas at Austin
• Applied Machine Learning for Tabular Data
• "Probabilistic Machine Learning" - a book series by Kevin Murphy
• Emmanuel Candès courses at Stanford