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Toolkit para crecer en Datos - Hardskills
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Tabla de contenidos
Lista de recursos
HARDSKILLS
Introducción a las Habilidades Técnicas
1. Python
Laboratorio de Python - Introducción y Acceso al Contenido
2. Sistemas de IA
Laboratorio de Diseño de Sistemas de IA - Introducción
M1S1 - Cómo empiezan las iniciativas de DS/ML (190:38)
M1S2 - Cómo iniciar con el levantamiento de requerimientos (103:39)
M1S3 - Cómo analizar los requerimientos técnicos y comerciales (115:03)
M1S4 - Manos a la obra - Cómo resolverías estos problema (253:51)
M1S5 - Cómo explorar los datasets para sugerir hipótesis iniciales (290:30)
BONUS Instructor Invitado: Estimación de Software (87:39)
3. Machine Learning
Laboratorio de Machine Learning - Introducción
Módulo Datos
M0S1 - Qué son los datos y cómo se almacenan (53:57)
M0S2 - Introducción a SQL (162:31)
M0S3 - Introducción a SQL | Práctica (109:13)
M0S4 - Manos a la obra práctica con SQL 2 (71:22)
M0S5 - Cómo iniciar con bases de datos NoSQL (111:16)
M0S6 - Cómo manipular datos con MongoDB (112:28)
M0S7 - Manos a la obra - Practiquemos con MongoDB (82:02)
M0S8 - SQL VS NoSQL (119:05)
M0S9 - Procesos ETL/ELT con Python (79:51)
M0S10 - Repaso y resolución de dudas (110:53)
M0S12 - Repaso y resolución de dudas | Parte III & Intro a Motores de BD SQL (224:56)
M0S13 - Motores de BD SQL y NoSQL ¿Cuál elegir? (107:16)
M0S14 - Big Data & Machine Learning (71:16)
Módulo Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
M2S1 - Cómo generar valor con Machine Learning - Prácticas I & II
M2S2 - Cómo generar valor con Machine Learning - Práctica III (120:37)
M2S3 - Cómo generar valor con Machine Learning - Prácticas IV & V (68:05)
M2S4 - Introducción a Aprendizaje Supervisado y SVM
M2S5 Cómo usar Python para SVM (134:10)
M2S6-13 - Construcción de un PseudoSVC -Teoría SVM (660:25)
M2S14 Explicación del Proyecto & Ejercicios de Práctica (128:54)
M2S15 Configuración DevOps y PseudoKNN (225:23)
M2S16 Näive Bayes (93:43)
M2S17 Solución Mini proyecto SVM (158:45)
M2S18 Solución Mini proyecto KNN (68:52)
M2S19 Cómo analizar sentimientos para generar valor (174:27)
M2S20 y M2S21- Árboles de Decisión (122:53)
Aprendizaje No Supervisado
4. Deep Learning
Introducción al Laboratorio de Aprendizaje Profundo
M3S1 - M3S5 - Redes neuronales (350:59)
M3S6 - M3S7 - Redes neuronales CNN (177:22)
M3S8 - Redes neuronales RNN (84:27)
M3S9 - Ejercicios CNN & RNN (12:19)
M3S10 - MS316 (298:27)
Copy of Copy of M2S19 Cómo analizar sentimientos para generar valor (473:52)
5. Despliegue
Introducción al Laboratorio de Despliegue en la nube
Bonus | Seguridad Informática con Algoritmos Genéticos
Ciberseguridad con Algoritmos Genéticos - Parte I (296:30)
Ciberseguridad con Algoritmos Genéticos - Parte II (269:35)
Bonus | E-Book
Introducción al Aprendizaje de Máquina
Aprendizaje No Supervisado
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