Python y ML en Jupyter Notebook y Google Colab

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Entorno local - Instalación

Conda – Miniconda y Anaconda

Bibliotecas, versiones y canales de distribución

Jupyter Notebook

Introducción a Python y Jupyter Notebook

Python y entornos de desarrollo integrado (IDEs) más comunes

Jupyter Notebooks

Tipos de datos

Operadores

Bloques de código y estructuras de control

Funciones

Manejo de Errores

Introducción a Pandas

Principales estructuras de Pandas

Funciones, métodos y atributos

Describir el conjunto de datos

Acceso a los datos usando etiquetas o posiciones

Filtrado de datos

Funciones de agregación

Visualización con pandas

Python y ML en la nube

Clasificación de imágenes utilizando Perceptrón

Clasificación de clientes utilizando Árboles de Decisión

Clasificación de textos utilizando regresiones logísticas

Clusterización utilizando K-means

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