Charlas:
01 - Bases de Python para ciencia de datos
Por: Néstor Montaño
La información está en la carpeta: 01_Bases_Python_DataScience
02 - Analisis exploratorio de datos con Python
Por: Katherine Morales
La información pueden encontrarla en: https://github.com/katymq/Python-Weekend-2020
03 - Reticulate: Una historia de dos lenguajes
Por: Antonio Álvarez
Diapositivas en: https://madnietzsche.github.io/snake/#1
04 - Comportamiento de Redes sociales
Por: Ángel Catagua
La información está en la carpeta: 04_Analisis_RedesSociales
Y el colab trabajado en: https://colab.research.google.com/drive/1YbruPUHdLP-TsZIhbwzrJy-EJKOdKwaO?usp=sharing
05 - Introducción a Machine Learning
Por: Michelle Nieto
El colab compartido lo encuentran en: https://colab.research.google.com/drive/1aYP6kMPmj7D5UQ-q9rTh6eA2v5lnbYh1?usp=sharing
Los datos pueden descargar desde UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing
06 - Introducción a Pytorch
Por: Roberto Esteves
La presentación está en la carpeta: 06_Pytorch_introduccion
Colab sobre operaciones con tensores: https://colab.research.google.com/drive/1m_WhxOihCHQix2WHmJ2MZKOSGlobkF3r?usp=sharing
07 - Redes convolucionales con Pythorch
Por: Christian Tutiven
La presentación está en la carpeta: 07_RedesConvolucionales
Datos y cuadernos en https://espolec-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/cjtutive_espol_edu_ec/ErIelTDSB45Kj5lLiifKMZYBz8CS5lq-XVuld3oNYlrDNg?e=eK27NW
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