Material generado en contexto del plan Argentina Programa 4.0 dictado en 2023 por la Universidad Nacional de San Martín
Teórica - Introducción
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Teórica - Elementos básicos de Python 1/4
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Teórica - Elementos básicos de Python 2/4
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Teórica - Elementos básicos de Python 3/4
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Teórica - Elementos básicos de Python 4/4
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Teórica - Estructuras 1/2
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Teórica - Estructuras 2/2
Teórica - Funciones
Teórica - Manipulación de archivos
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Teórica - Repaso
Teórica - Introducción a NumPy 1/2
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Teórica - Introducción a NumPy 2/2
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Teórica - Definición de funciones
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Teórica - Pandas 1/2
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Teórica - Pandas 2/2
Teórica - Visualización de datos con Matplotlib
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Teórica - Conceptos de computación (algoritmos, complejidad, profiling)
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Consultas pre-examen
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Teórica - Programación Orientada a Objetos
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Teórica - Elementos de matemática
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Teórica - Elementos de matemática y probabilidad 1/2
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Teórica - Elementos de matemática y probabilidad 2/2 - Introducción a la Ciencia de Datos
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Teórica - Proceso de Ciencia de Datos (análisis exploratorio)
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Teórica - Proceso de Ciencia de Datos (+gráficos) / Reducción de la dimensionalidad
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Teórica - Reducción de la dimensionalidad / Preprocesamiento
Teórica - Agrupamiento de datos, Aprendizaje no supervisado 1/2
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Teórica - Agrupamiento de datos, Aprendizaje no supervisado 2/2
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Teórica - Modelos de regresión lineal
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Teórica - Regresión polinomial, over/underfitting, test/train split, regularización 1/2
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Teórica - Regresión polinomial, over/underfitting, test/train split, regularización 2/2
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Teórica - Validación cruzada
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Teórica - Clasificación
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Teórica - Regresión logística
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Teórica - Repaso e integración clasificación
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Teórica - Clasificación y umbrales
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Teórica - Repaso general
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Teórica - Presentación - Árboles de decisión
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Teórica - Árboles de decisión
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Teórica - Ensambles, Pasting / Bagging
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Teórica - Selección de características / Sesgo-varianza
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Teórica - Support Vector Machines (SVM)
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Teórica - Boosting
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Teórica - XGBoost
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Teórica - Repaso pre-examen
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Teórica - Redes Neuronales Artificiales 1/2
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Teórica - Redes Neuronales Artificiales 2/2
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Teórica - Redes Neuronales Convolucionales 1/2
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Teórica - Redes Neuronales Convolucionales 2/2
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Teórica - AlexNet / Interpretabilidad / Transfer learning
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Teórica - Autoencoders
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Teórica - Autoencoders Variacionales / Redes Antagónicas Generativas
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Teórica - Redes Recurrentes
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