Contenido
Hardskills
Miscelaneos
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HARDSKILLS
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1. Python
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2. Sistemas de IA
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- 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
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Módulo Datos
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- 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
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- 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
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- 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
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Bonus | Seguridad Informática con Algoritmos Genéticos
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Bonus | E-Book
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