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Importante: Los laboratorios y tareas del curso están guardados en la carpeta de su módulo y clase correspondiente, esos laboratorios y tareas están modificados con el desarrollo que hice en cada uno de ellos.
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Docentes:
- Casa Central: Ike Mercado Huanaque
- Campus San Joaquín: Francisco Alfaro
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Repositorio Código: mat281_2019S2
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Licencia: MIT
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Módulo 1 - Introducción: Planificación del curso, reglas, herramientas, setup, consejos y otros temas introductorios.
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Módulo 2 - Análisis de datos: Tipos de datos, obtención de datos, detección de errores, análisis.
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Módulo 3 - Visualización: Teoría y herramientas útiles para la correcta exposición de datos y resultados.
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Módulo 4 - Machine Learning: Obtener conocimiento a través de los datos, predecir valores. Darle valor a los datos.
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Módulo 5 - Data Science: Bienvenido al mundo real.
