- Introducción al entorno R.
- Tidyverse.
- Gráficos
- [Rnotebooks](clase 3/Ej_IPC_dolar.nb.html)
- Shiny apps
- Correlación
- Regresión Lineal Simple (primera parte)
- [Regresión Lineal Simple (segunda parte)](clase 6/modelo_basico.nb.html)
- [Bootstrap](clase 6/ejercicio_bootstrap.nb.html)
- Muchos modelos (primera parte)
- Muchos modelos (segunda parte)
- [Regresion Logistica](clase 9/logit.nb.html)
- [Ejercicio Regresion Logistica](clase 9/ejercicio-logistica.nb.html)
- Regularizacion: Ridge, Lasso y Elastic Net
- Prophet: implementacion de GAM para series de tiempo
- Redes I: Fully Conected Neural Networks
- Redes II: Convolutional Neural Networks
-
Modelo lineal:
-
Modelo logística: