ClusterAI UTN.BA: Ciencia de Datos con Python

Este repositorio contiene documentos teoricos, casos prácticos, implementaciones didácticas y ejercicios relacionados con el campo de la ciencia de datos utilizados en el curso I5521 de Ingenieria Industrial UTN FRBA. Material publicado bajo licencia GPL-3.0, citar github.com/clusterai en caso de utilizar estos recursos.

Docentes: Martin Palazzo, Nicolas Aguirre, Santiago Chas.

Bibliografia

Introduction to Statistical Learning https://www.statlearning.com/
Python Data Science Handbook https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Deep Learning Book https://www.deeplearningbook.org/
Bishop: Machine Learning and Pattern Recognition

Datasets

Datasets 2022

Primeros pasos Python:

Item	Detalle
Guía Anaconda y primeros pasos en Python	Tutorial para dar los primeros pasos en Jupyter Notebooks con Anaconda
Notebook primeros pasos en Python	Jupyter Notebook para ejecutar los primeros comandos en Python

Clases Grabadas 2021

Link a clases grabadas

Contenido:

Clase	Título	Tema	Tipo
00	Slides Introduccion a la Ciencia de Datos y variables aleatorias	Intro a la Ciencia de Datos	Teoría
01	Slides Analisis Exploratorio de Datos y Estadistica Descriptiva	Intro a la Ciencia de Datos	Teoría
	Notebook Analisis Exploratorio de Datos: Google Play	Analisis Exploratorio de Datos	Codigo
	Notebook Analisis Exploratorio de Datos: Visualizaciones	Analisis Exploratorio de Datos	Codigo
02	Slides Teorema de Bayes y Preprocesamiento de datos	Intro a la Ciencia de Datos	Teoría
	Notebook Analisis Exploratorio de Datos: AirBnB	Analisis Exploratorio de Datos	Codigo
	Notebook Analisis Exploratorio de Datos: Subtes	Analisis Exploratorio de Datos	Codigo
03	Slides aprendizaje supervisado: Clasificacion	Aprendizaje Supervisado: Clasificacion	Teoría
	Notebook Clasificacion: Wisconsin Breast Cancer dataset	Aprendizaje Supervisado: Clasificacion	Codigo
	Notebook Clasificacion: Iris dataset	Aprendizaje Supervisado: Clasificacion	Codigo
04	Slides aprendizaje supervisado: Clasificacion	Aprendizaje Supervisado: Clasificacion	Teoría
05	Slides aprendizaje supervisado: Regresion	Aprendizaje Supervisado: Regresion	Teoría
06	Slides aprendizaje no supervisado: Clustering	Aprendizaje No Supervisado: Clustering	Teoría
07	Slides aprendizaje no supervisado: Reduccion de la dimensionalidad	Redes Neuronales	Teoría
08	Slides Redes Neuronales: Intro a Redes Neuronales	Redes Neuronales	Teoría
09	Slides Redes Neuronales: Clasificacion con Redes Neuronales	Redes Neuronales	Teoría
10	Slides Redes Neuronales: Reduccion de la dimensionalidad	Redes Neuronales	Teoría

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