Acerca de las clases
1. Fundamentos del trabajo con bibliotecas para Data Science.
2. Práctica: Escribir un script simple en Python
3. Questions and answers, discussion of the next lesson.
Regresión Lineal
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Introducción al Curso
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Big Data y Spark con Python
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Redes Neuronales
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Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
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Procesamiento de Lenguaje Natural
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Sistemas de Recomendación
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Análisis de Componentes Principales
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Agrupamiento K-means
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Máquinas de Vectores de Soporte
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Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
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K Vecinos Más Cercanos
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Regresión Logística
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Validación Cruzada y Compensación Sesgo-Varianza
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Configuración del Entorno
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Introducción al Aprendizaje Automático
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Proyecto Capstone de Datos
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Python para Visualización de Datos – Trazado Geográfico
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Python para Visualización de Datos – Plotly y Cufflinks
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Python para la Visualización de Datos – Visualización de Datos Integrada en Pandas
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Python para Visualización de Datos – Seaborn
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Python para la Visualización de Datos – Matplotlib
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Python para el Análisis de Datos – Ejercicios de Pandas
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Python para el Análisis de Datos – Pandas
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Python para el Análisis de Datos – NumPy
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Curso Intensivo de Python
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Descripción general de Jupyter
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