dccuchile/CC5205

Introducción a la Minería de Datos

CC5205

Repositorio del curso Minería de Datos dictado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile

• Playlist de Youtube con videos de clases

• Reglas del Curso

• Calendario Secciones 1 y 2

• Sugerencias de Proyecto

• El material de este curso ha estado en constante actualización. Durante este proceso han participado

  • Bárbara Poblete (creadora del curso original)
  • Felipe Bravo-Marquez
  • Andrés Abeliuk
  • Hernán Sarmiento
  • Jazmine Maldonado
  • Cinthia Sánchez
  • Valentin Barriere

Slides

1. Clase 1: Introducción a la Minería de Datos | Versión 2

2. Clase 2: Datos

3. Clase 3: Análisis Exploratorio de Datos - Google colab con los códigos de ejemplo.

4. Clase 4: Introducción al Aprendizaje Supervisado

5. Clase 5: Algoritmos de clasificación - Árboles, KNN, Naive Bayes

6. Clase 6: Modelos Lineales - Regresión y Clasificación

7. Clase 7: Support Vector Machines

8. Clase 8: Clustering - Introducción y Algoritmos

9. Clase 9: Validación de Clusters

10. Clase 10: Selección y Reducción de atributos

11. Clase 11: Introducción a las Redes Neuronales

Material Extra

1. Material Extra 1: Fundamentos Matemáticos para Minería de Datos y Machine Learning

2. Material Extra 2: Límites Estadísticos de la Minería de Datos

3. Material Extra 3: Clustering de Series de Tiempo

4. Material Extra 4: Clustering - Casos de Estudio

5. Material Extra 5: Privacidad en Minería de Datos

6. Material Extra 6: Minería de Reglas de Asociación

7. Material Extra 7: Ética en Datos

8. Material Extra 8: Ética en Machine Learning - Identificando riesgos y estrategias de mitigación

9. Material Extra 9: Grandes Modelos de Lenguaje - Recorrido Histórico

Links

1. Libro: Introduction to Data Mining (Second Edition), Software and Tutorials
2. Libro: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow (Third Edition) Notebooks
3. Libro: Mining of Massive Datasets de Jure Leskovec., Anand Rajaraman y Jeff Ullman
4. Fundamentals of Data Visualization by Claus O. Wilke
5. Maching Learning Mastery
6. Repositorio antiguo del curso por Mauricio Quezada
7. Proyectos de años anteriores
8. Perfil de Hans Rosling en TED
9. Python Machine Learning book code repository
10. Machine learning examples: A collection of machine learning examples and tutorials
11. KDnuggets: sitio Web muy popular sobre DM, ML, AI, etc
12. Centroid Initialization Methods for k-means Clustering - KDnuggets
13. Nested Cross-Validation for Machine Learning with Python
14. Mathematics for Machine Learning
15. FAISS a library for very fast clustering
16. Data Transformation: Standardization vs Normalization
17. Machine learning sucks at covid by Cory Doctorow