Introducción a la ciencia de datos
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Calendario Laboratorio
Navegación en el libro
Pizarrón
Clases
1. Introducción a Python
Laboratorios
1. Anaconda, GitHub
Instalación Anaconda
Introducción a GitHub
2. Datos, flujo, funciones
Variables y Condiciones
Operaciones con tipos de datos básicos
Introducción a funciones y módulos
3. Funciones, Métodos, Ciclos
Funciones y métodos
Listas y Ciclos
4. Ciclos, Excepciones
Ciclos
Control de Excepciones
5. Paradigmas, lambda, recursión
Comprensión, lambdas
Recursión
6. Árboles (clasificación), Estructuras
Arboles de Decisiones
Estructuras
7. Repaso
8. Numpy y Pandas
NumPy
Ejemplo Econometría
Pandas
9. Numpy II y Pandas II
NumPy
Pandas
10. Ejemplos Numpy y pandas
Pandas
Ejemplos Pandas
11. AED, Exp. Reg., Scraping
EDA
Cadenas, Expresiones regulares
Expresiones regulares
Scraping, HTML
12. Visualización, Tableros
Visualización de datos
ipywidgets
1. Números complejos y el plano complejo
Tableros
13. Regresión, ML
ML
Tareas
Tarea 1
Tarea 2
Soluciones
Proyecto
Proyecto
.ipynb
.pdf
repositorio
Tema abierto
Binder
Colab
Live Code
Laboratorio 6
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Recursión
Arboles de Decisiones
