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2.1 20-Oct, Trabajando con librerías, una de las más poderosas en clasificación de información es PANDAS y MATPLOTLIB (CON BASE DE DATOS)

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2.1 20-Oct, Trabajando con librerías, una de las más poderosas en clasificación de información es PANDAS y MATPLOTLIB (CON BASE DE DATOS)

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Nos toca trabajar con PANDAS una liberia sencilla y poderosa.
DEMOSTRAR CON:

PANDAS CON EXCEL

PANDAS CONECTANDO A BASE DE DATOS RELACIONAL (AWSEDUCATE) YA SE UN LINUX O UN WINSERVER-SQL-SERVER 201X

Elabora una tabla en http://www.mockaroo.com y manipularla en Jupyter con la liberia PANDAS y MATPLOTLIB

Tutorial Bàsico en https://www.journaldev.com/29055/python-pandas-module-tutorial

ENTREGA:
-Demostrando en un video LOOM los o el ejemplo
-Depositar en GitHub el .jpynb para acceder al cuadernillo para más detalles.

VIA: https://classroom.github.com/a/RjkFZ8jI

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CSV-a-Jupyter-MSSQLSERVER
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/machine-learning/data-exploration/python-dataframe-sql-server?view=sql-server-ver15
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NOTA: PUEDE USAR EL MS-SQL EXPRESS EN SU COMPUTADORA, PERO ESTO SOLO FUNCIONARÀ CON "JUPYTER INSTALADO EN SU PC" PUES CARECE DE PUERTO EXTERNO A GOOGLE DRIVE-GOOGLE COLABS

LO INVITO QUE LO REALICE CON MYSQL O MARIADB EN AWS COMO PARA UN EJEMPLO CON BASE DE DATOS EXTERNAS..

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Elabora una auto práctica de la famosa NUMPY para toda la manipulación numérica.
POR EJEMPLO PUEDE SEGUIR UN BUEN TUTORIAL Y TEMINARLO, AQUI SE BUSCA QUE PUEDAN DETECTAR QUE LIBRERIA USAR DE ACUERDO AL PROBLEMA QUE SE ENFRENTA.

Igualmente trabajaremos en Google colab.
Y depositar en su Gitub personal auto-repositorio que mantienen uds.

Gracias

Productos:

LOOM breve explicaciones de las acciones demostradas
URL del Jupyter Notebook en GitHub personal

NO APLICA BASE DE DATOS PUES SON SOLO NUMEROS.

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2.3: Elaborar el Demo de Titanic ML predictivo con el tutorial de Kaggel.

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2.3: Elaborar el Demo de Titanic ML predictivo con el tutorial de Kaggel.

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Esta micro competencia-tutorial se resetea cada 2 meses, busco que se animen a estar en ella y valorar Python con las librerías complementarias que se ven en el micro curso.

Entrega recomendable en LOOM para ver sus cuentas y sus evidencias (o incidencias)

Recomendable usar los acordeones para acelerar la idea central del código y ver sus complementos de requerirse.

Feliz Competencia en Python con ML

1.- Registrarse an https://figshare.com para tener acceso a OpenData de miles de Datasets (agrupación de datos abiertos) para su análisis

2.- Registrarse a Kaggle.com

.. harà el tutorial de Machine Learning de "probabilidades de superviviencia del Titanic" viene un acompañamiento turorial.

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Defina y Explique los diversos Algoritmos de Machine Learning

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Defina y Explique los diversos Algoritmos de Machine Learning

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Defina y Explique los diversos Algoritmos de Machine Learning

Entrega:
LOOM o MEET, con una presentación o JAMBOARD de apoyo.

Material a revisar:
Incluido en este módulo