jppalmab/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

• Calendario Sección 3

• 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

Slides

1. Clase 1: Introducción a la Minería de Datos

2. Clase 2: Datos

3. Clase 3: Análisis Exploratorio de Datos

4. Clase 4: Introducción a la Clasificación - Framework y Evaluación

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

Links

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