APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
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Descripción
Descripción
En este módulo, se explorarán las técnicas de clasificación y regresión para el análisis de datos. Además, se estudiarán algoritmos de conglomerados y reducción de dimensión para la detección de patrones y la predicción de valores para mejorar la toma de decisiones.
Información general
Información general
A continuación, se comparte la distribución de temas que se abordarán en segundo módulo con sus respectivos horarios para las sesiones de trabajo de los grupos 1 y 2.
(Jueves 8:00 a.m. - 12:00 p.m.)
(Jueves 8:00 a.m. - 12:00 p.m.)
Profesores - Sesión 3: Germán Castellanos Domínguez/Diego Armando Pérez Rosero
Profesores - Sesión 4: Germán Castellanos Domínguez/Diego Armando Pérez Rosero
Monitores - Sesión 1 y 2: Danna Valentina Salazar Dubois y Juan Camilo Lugo Rojas
(Viernes 2:00 p.m. - 6:00 p.m.)
(Viernes 2:00 p.m. - 6:00 p.m.)
Profesores - Sesión 3: Germán Castellanos Domínguez/Diego Armando Pérez Rosero
Profesores - Sesión 4: Germán Castellanos Domínguez/Diego Armando Pérez Rosero
Monitores - Sesión 3: Lucas Miguel Iturriago Salas y Juan Camilo Lugo Rojas
Monitores - Sesión 4: Danna Valentina Salazar Dubois y Juan Camilo Lugo Rojas
Códigos y cuadernos guía
Códigos y cuadernos guía
En este apartado encontrarán los códigos fuente y conceptos básicos con ejemplos y ejercicios prácticos sobre Python.
Sesión 3
Sesión 3
Sesión 4
Sesión 4
Base de datos CHEC
Base de datos CHEC
Ejercicio Kaggle
Ejercicio Kaggle
Herramientas de trabajo
Herramientas de trabajo
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