Course Content
Regresión Lineal
Топик
Introducción al Curso
Топик
Big Data y Spark con Python
Топик
Redes Neuronales
Топик
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Топик
Procesamiento de Lenguaje Natural
Топик
Sistemas de Recomendación
Топик
Análisis de Componentes Principales
Топик
Agrupamiento K-means
Топик
Máquinas de Vectores de Soporte
Топик
Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
Топик
K Vecinos Más Cercanos
Топик
Regresión Logística
Топик
Validación Cruzada y Compensación Sesgo-Varianza
Топик
Configuración del Entorno
Топик
0/1
Introducción al Aprendizaje Automático
Топик
Proyecto Capstone de Datos
Топик
Python para Visualización de Datos – Trazado Geográfico
Топик
Python para Visualización de Datos – Plotly y Cufflinks
Топик
0/2
Curso de Python para Data Science y aprendizaje automático
About Lesson

1. Introducción a la configuración del entorno de Python para Data Science y aprendizaje automático.
2. Instalación de Python: elección de la versión e instalación
3. Instalación y configuración de Anaconda
4. Revisión de Jupyter Notebook y su instalación
5. Instalación de bibliotecas necesarias: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
6. Configuración de entornos virtuales con venv y conda
7. Gestión de paquetes con pip y conda
8. Configuración del entorno de desarrollo: revisión de PyCharm y VSCode
9. Verificación de la instalación y prueba del entorno
10. Conclusión y recomendaciones para estudios futuros.

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