Pinned Repositories
analisis-numerico-computo-cientifico
Análisis numérico y cómputo científico
aprendizaje-maquina-mcd-2019
Notas y material para el curso de Aprendizaje de Máquina (ITAM, Otoño 2019)
BlogFiles
Wordpress Blog Files
causalimpact
Python Causal Impact port of Google's Algorithm.
ChannelAttribution
:exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. ChannelAttribution — Markov Model for Online Multi-Channel Attribution. Homepage: http://www.channelattribution.net
data-product-architecture
dpa_equipo2
Repositorio del proyecto de la materia Data Product Architecture. Equipo 2
ex-modulo-3-comp-matricial-svd-czammar
ex-modulo-3-comp-matricial-svd-czammar created by GitHub Classroom
git-ids
Proyecto Introduction to Data Science
proyecto-final-equipo5-mno-2020-1
Repositorio de proyecto final para la materia de Materia de Métodos Numéricos y Optimización del semestre 2020-1 en la Maestría en Ciencia de Datos, ITAM.
DorelyMS's Repositories
DorelyMS/git-ids
Proyecto Introduction to Data Science
DorelyMS/analisis-numerico-computo-cientifico
Análisis numérico y cómputo científico
DorelyMS/aprendizaje-maquina-mcd-2019
Notas y material para el curso de Aprendizaje de Máquina (ITAM, Otoño 2019)
DorelyMS/BlogFiles
Wordpress Blog Files
DorelyMS/causalimpact
Python Causal Impact port of Google's Algorithm.
DorelyMS/ChannelAttribution
:exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. ChannelAttribution — Markov Model for Online Multi-Channel Attribution. Homepage: http://www.channelattribution.net
DorelyMS/data-product-architecture
DorelyMS/dpa_equipo2
Repositorio del proyecto de la materia Data Product Architecture. Equipo 2
DorelyMS/ex-modulo-3-comp-matricial-svd-czammar
ex-modulo-3-comp-matricial-svd-czammar created by GitHub Classroom
DorelyMS/proyecto-final-equipo5-mno-2020-1
Repositorio de proyecto final para la materia de Materia de Métodos Numéricos y Optimización del semestre 2020-1 en la Maestría en Ciencia de Datos, ITAM.
DorelyMS/est-computacional-2019
Class notes for the computational statistics class (Spanish), master in Data Science ITAM
DorelyMS/est-multivariada
Class notes for multivariate statistics class, ITAM, master in Data Science
DorelyMS/ex-modulo-3-comp-matricial-jacobi-gauss-seidel-anabco
ex-modulo-3-comp-matricial-jacobi-gauss-seidel-anabco created by GitHub Classroom
DorelyMS/ex-modulo-3-comp-matricial-qr-dapivei
En este repositorio se desarrolla el examen de cómputo matricial que desarrollo el equipo QR-Python.
DorelyMS/fundamentos
Notas del curso fundamentos de estadística.
DorelyMS/git-ml
Este es un repositorio para la clase de aprendizaje de máquina
DorelyMS/intro-analisis-escuela-ame
Una intro a análisis de datos, Escuela AME, Septiembre 2019
DorelyMS/ITAMmcd_ParcialBayesiano
DorelyMS/MCDProyectoFinalPrope
Este es el jupyter de mi proyecto final en Python para el Curso Propedéutico de la MCD.
DorelyMS/metodos-analiticos-mcd-2020
Notas y material para el curso de Métodos Analíticos (Maestría en Ciencia de Datos, ITAM, 2020).
DorelyMS/mmm_stan
Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with deep dive into Adstock (carry-over effect), ROAS, and mROAS
DorelyMS/modelacion-bayesiana
Notas y contenido del curso en Modelación Bayesiana para la MCD
DorelyMS/Modelacion_Bayesiana_Proyecto_Final
DorelyMS/Notas-Modelacion-Bayesiana
DorelyMS/p1itds
DorelyMS/PracticasPrope
DorelyMS/R_intro
Material de taller de introducción a R para análisis de datos
DorelyMS/repo-mno-2020-test
repo de prueba para uso de git
DorelyMS/Robyn
Robyn is an experimental, automated and open-sourced Marketing Mix Modeling (MMM) code from Facebook Marketing Science. It uses various machine learning techniques (Ridge regression with cross validation, multi-objective evolutionary algorithm for hyperparameter optimisation, gradient-based optimisation for budget allocation etc.) to define media channel efficiency and effectivity, explore adstock rates and saturation curves. It's built for granular datasets with many independent variables and therefore especially suitable for digital and direct response advertisers with rich dataset.
DorelyMS/webinars
Code and slides for RStudio webinars