MQH15 / python-for-data-science-real-exercises

python-for-data-science-real-exercises

Se ha creado este repo acerca del curso Data Science con ejemplos reales en python. Los temas que abarcan se muestran a continuacion:

1. Machine Learning: Contexto y Motivación

Contexto IA y ML

2. Introduccion a Python:

Introduccion a Numpy
Introduccion a Pandas
Introduccion a Matplotlib

3. Machine Learning Que es:

Que es ML

4. Regression, Clasification:

Regresion Lineal
Regresion Logística

5. Creación de un proyecto de ML:

Visualización del conjunto de datos
Division del conjunto de datos
Preparación del conjunto de datos
Creación de Transformadores y Pipelines
Evaluación de resultados

6. Support Vector Machine:

SVM

7. Arboles:

Arboles de Decision
Random Forest

8. Selección y Extraccion de Caracteristicas:

Selección de Caracteristicas
PCA - Extracción de Caracteristicas
Técnicas de Selección de Modelos

9. Algoritmos de CLustering:

Kmeans
DBSCAN

10. Naive Bayes:

Naive Bayes

11. Detección de Anomalias:

Distribución Gaussiana
Isolation Forest

12. Redes Neuronales:

RNA - Perceptron y Perceptron Multicapa