Machine-learning-Data-Science-en-python3.7

https://github.com/joanby/python-ml-course/blob/master/.gitattributes

https://github.com/joanby/r-basic

Veremos paso a paso como empezar a trabajar con conceptos y algoritmos del mundo del Machine Learning. Con cada nueva clase y sección que completes tendrás unas nuevas habilidades que te ayudarán a entender este mundo tan completo y lucrativo que puede ser esta rama del Data Science.

Parte 2 - Evolución histórica del análisis predictivo y el machine learning

Parte 3 - Pre procesado y limpieza de los datos

Parte 4 - Manejo de datos y data wrangling, operaciones con datasets y distribuciones de probabilidad más famosas

Parte 5 - Repaso de estadística básica, intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, correlación,...

Parte 6 - Regression lineal simple, regresión lineal múltiple y regresión polinomial, variables categóricas y tratamiento de outliers.

Parte 7 - Clasificación con regresión logística, estimación con máxima verosimititud, validación cruzada, K-fold cross validation, curvas ROC

Parte 8 - Clustering, K-means, K-medoides, dendrogramas y clustering jerárquico, técnica del codo y análisis de la silueta

Parte 9 - Clasificación con árboles, bosques aleatorios, técnicas de poda, entropía, maximización de la información

Parte 10 - Support Vector Machines para problemas de clasificación y regresión, kernels no lineales, reconocimiento facial (cómo funciona CSI)

Parte 11 - Los K vecinos más cercanos, decisión por mayoría, programación de algoritmos de Machine Learning vs librerías de Python

Parte 12 - Análisis de componentes principales, reducción de la dimensión, LDA

Parte 13 - Deep learning, Reinforcement Learning, Redes neuronales artificiales y convolucionales y Tensor Flow