Angel Rafael Ortega Ramírez's repositories
data-product-architecture-Project
Final project of Data product architecture class
Deep-Learning-Final-Project
Proyecto final para la materia de Deep Learning de la maestría en ciencia de datos
analisis-numerico-computo-cientifico
Análisis numérico y cómputo científico
data-product-architecture-Project-1
Final project of Data product architecture class
db-4-ds
Bases de Datos para Ciencia de Datos
PCA-nutricion
Repositorio del proyecto final para la materia de Métodos Numéricos y Optimización
ids_t2_equipo
En este repositorio se hizo la segunda tarea de la materia introducción a ciencia de datos.
Knapsack-Problem
Repositorio con la solución del Knapsack Problem
mlflow-model-integration
Repositorio para la integración de mlflow en modelos de Machine Learning
my_cheat_sheets
Repositorio para tener una guia rápida de los comandos y su uso
my_Dockerfiles
Repositorio para almacenar los dockerfiles y la documentación de las imágenes propias
Netflix-Recommendation-Algorithm-With-Python
Repositorio para la programación del algoritmo de recomendación con Pyhon
PHP-Login-System
sistema de login para PHP
practica-1-segunda-parte-ltejadal
practica-1-segunda-parte-ltejadal created by GitHub Classroom
practica-2-primera-parte-ltejadal
practica-2-primera-parte-ltejadal created by GitHub Classroom
practica-2-segunda-parte-ltejadal
practica-2-segunda-parte-ltejadal created by GitHub Classroom
prince
:crown: Multivariate exploratory data analysis in Python: PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA
Proyecto1_IDS_2020
Repositorio para el primer proyecto de IDS
Prueba_API_Facebook
Repositorio para hacer pruebas sobre la API de Facebook
pyspark_prince
Multivariate exploratory data analysis in Python: PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA usingpyspark
R-sistema-de-recomendacion
Repositorio con un sistema de recomendación básico en R utilizando la paquetería arules
starting_with_github
The intended purpose of this repository is to show some basic usage of github
tarea1ids2020
Proyect Scoping para la clase de Introducción a Data Science con Liliana Millán
tsf-internship-task
The Spark Foundation Internship Task EDA
understanding_netflix_recommender_system
created to develop and understand a package for recommender systems