Jahir Rodriguez's repositories
autoEmail
Este proyecto permite enviar correos electrónicos personalizados utilizando datos de un archivo CSV y enriquecidos con contenido HTML, incluyendo imágenes embebidas. Se utiliza Python y la biblioteca `win32com.client` para interactuar con Outlook.
awesome-datascience
:memo: An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems.
brew
This is a project in vuejs. Where you can visualization of list of brews on Arizona map.
category_encoders
A library of sklearn compatible categorical variable encoders
datasciencecoursera
This is my repository for the data science course in Coursera.
datasharing
The Leek group guide to data sharing
Herramientas-Computacionales-para-Analisis-de-Datos
Repositorio con los notebooks de la materia de herramientas computaciones para el análisis de datos de la maestría.
jarorid
Config files for my GitHub profile.
mejorandogit
Ejercicio principal del curso de Git y GitHub
Mineria_Spotify
El propósito de este análisis es determinar las propiedades que hacen que una canción se posicione entre las mejores del año en la aplicación Spotify, las diferencias que presentan entre ellas (en sus características) y realizar un comparativo entre el top del mundo y el top de Colombia.
mis_herramientas
Se encuentran pequeños programas que son de utilidad en el desarrollo de diferentes proyectos.
neuron_poker
Texas holdem OpenAi gym poker environment with reinforcement learning based on keras-rl. Includes virtual rendering and montecarlo for equity calculation.
prueba_RStudio
Repositorio Creado para probar la conectividad con RStudio
stockpredictionai
In this noteboook I will create a complete process for predicting stock price movements. Follow along and we will achieve some pretty good results. For that purpose we will use a Generative Adversarial Network (GAN) with LSTM, a type of Recurrent Neural Network, as generator, and a Convolutional Neural Network, CNN, as a discriminator. We use LSTM for the obvious reason that we are trying to predict time series data. Why we use GAN and specifically CNN as a discriminator? That is a good question: there are special sections on that later.