Ruta de Estudios
1.- Bienvenido a Python
2.- Intro a Programación
Analisis Exploratorio de Datos 1 - Estádistica
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1.-Introducción (1:52)
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2.- Pininos de DataFrame (6:43)
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3.- Comenzando el análisis (4:15)
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4.- Conociendo Precio de Venta (4:34)
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5.- Precio de Venta vs Área Habitable (4:12)
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6.- Precio de Venta vs Sotano (2:22)
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7.- Precio Venta vs Calidad (6:35)
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8.- Precio de Venta vs Construccion (5:25)
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9.- Heatmap de Correlación (4:38)
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10.- Heatmap con Datos (7:20)
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11.- Pairplot entre SalePrice y Otros (4:11)
3.- Control de Programas
4.- Funciones
5.- Listas y Tuplas
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1.- Introducción python (1:20)
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2.- Listas (11:33)
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3.- Tuplas (9:41)
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4.- Dividir Listas (10:16)
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5.- Del (4:21)
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6.- Listas Ordenadas (5:12)
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7.- Búsqueda en Listas (2:03)
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8.- Otros metodos de Listas (3:35)
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9.- Copiar y Voltear (4:34)
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10.- Comprension de Listas (9:12)
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11.- Generador de Expresiones (2:48)
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12.- Filter Map y Reduce (7:32)
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13.- Lista de 2 Dimensiones (1:24)
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14.- Graficas de Barras (12:18)
6.- Diccionarios y Conjuntos
7.- Arreglos y NUMPY
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1.- Intro (1:18)
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2.- Arreglos de Datos (3:41)
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3.- Atributos del Arreglo (5:06)
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4.- Creando Arreglos desde Rangos (6:33)
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5.- Timeit (2:33)
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6.- Operaciones con Arreglos (5:02)
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7.- Cálculos con Arreglos Estadísticos (4:00)
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8.- Indexar y Cortar (4:33)
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9.- Transponer (1:22)
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10.- Pandas - Series (9:38)
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11.- Pandas - DataFrames (10:42)
8.- Manipulación de Textos
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1.- Introducción (1:21)
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2.- Tipos de Presentación (4:06)
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3.- Alineación y Espacios (8:44)
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4.- Formato Númerico (6:53)
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5.- Concatenar Cadenas que se Repiten (2:04)
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6.- Quitar espacios en blanco (1:48)
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7.- Mayúsculas y Comparación (1:55)
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8.- Busquedas en cadenas (6:15)
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9.- Búsqueda y Reemplazo dentro de Python (1:06)
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10.- Separar y Unir (5:11)
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11.- Expresiones Regulares (13:08)
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12.- Sub y Split (6:07)
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13.- Búsquedas con Expresiones Regulares (9:54)
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14.- Expresiones Regulares con Pandas (5:25)
Análisis Exploratorio de Datos 2 - Desde Excel a Pandas
9.- Manejo de Textos
Análisis Exploratorio de Datos 3 - Web Scraping con Beautiful Soup
10.- Programación Orientada a Objetos
11.- Recursión, Iteración, Búsqueda y Orden
12.- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
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1.- Intro (1:32)
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2.- Instalando TextBlob (2:57)
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3.- Crear un TextBlob (1:20)
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4.- Tokenizar (2:21)
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5.- Parte del habla y Noun Phrases (2:02)
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6.- Análisis de Sentimientos (5:41)
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7.- Lenguaje y Traducción (2:19)
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8.- Pluralizar y Singularizar (1:27)
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9.- Correcciones Ortográficas (2:03)
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10.- Contar Frecuencias de palabras (2:39)
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11.- Sinonimos y Antonimos (1:04)
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12.- Stop Words (2:53)
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13.- Spacy (3:49)
13.- Aprendizaje de Máquina - Machine Learning
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1.- Intro a Machine Learning (6:21)
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2.- Intro al caso de estudio - K Vecinos más cercanos (4:16)
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3.- Clasificación - Cargar el Dataset (7:14)
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4.- Clasificación - Visualizar el Dataset (4:18)
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5.- Clasificación - Separar el dataset (5:17)
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6.- Clasificación - Crear el Modelo (1:45)
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7.- Clasificación - Entrenar el Modelo (2:18)
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8.- Clasificación - Predecir clases de dígitos (6:01)
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9.- Clasificación 2 - Metricas para la exactitud del Modelo (10:06)
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10.- Clasificación 2 - Validación Cruzada con K-Fold (6:38)
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11.- Clasificación 2- Varios Modelos Hasta dar con el Bueno (7:16)
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12.- ClasificaciónAjustar - Hiperparametros (4:53)
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13.- Regresión Lineal - Reglin Sencilla (18:56)
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14.- Regresión Lineal 2 - Cargar el Dataset (4:12)
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15.- Regresión Lineal 2 - Explorar los datos (4:56)
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16.- Regresion Lineal 2 - Visualizar los datos (7:33)
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17.- Regresión Lineal 2 - Separar los Datos (1:41)
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18.- Regresión Lineal 2 - Hacer el modelo (3:58)
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19.- Regresión Lineal 2 - Probar el modelo (1:51)
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20.- Regresión LIneal 2 - Visualizar los resultados (4:52)
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21.- Regresión Lineal 2 - Métricas del Modelo (3:29)
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22.- Regresión Lineal 2 - Escoger el mejor Modelo (6:56)
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23.- Aprendizaje no Supervisado - Reducción de dimensiones - Parte 1 (2:54)
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24.- Aprendizaje no Supervisado - Reduccion de dimensiones - Parte 2 (7:29)
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25.- K-Means Clustering - Introducción (3:23)
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26.- K-Means Clustering - Cargar el Dataset (2:44)
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27.- K-Means Clustering - Explorar el Dataset (3:58)
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28.- K-Means Clustering - Visualizar el dataset (5:03)
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29.- K-Means Clustering - Usar el kmeans estimador (4:45)
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30.- K-Means Clustering - Visualizar los datos (6:36)
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31.- K-Means Clustering - Escoger el mejor (8:46)
14.- Deep Learning
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1.- Intro (3:17)
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2.- Redes Neuronales (3:47)
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3.- Tensores (4:38)
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4.- Comenzando con MNIST (3:45)
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5.- Cargar el Dataset (1:19)
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6.- Explorar nuestros Datos (7:18)
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7.- Preparar los datos (8:30)
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8.- Crear la red neuronal (18:40)
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9.- Entrenar y Evaluar el modelo (18:43)
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10.- Intro a IMDB (3:07)
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11.- Cargar los Datos (2:33)
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12.- Exploración de Datos (9:45)
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13.- Preparar los Datos (4:51)
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14.- Entrenar y Evaluar el modelo (9:37)
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15.- Entrenar y Evaluar el modelo (4:06)
¡Felicidades! has concluido tu curso de Python
