Clases de Ciencia de Datos - UADE by Marianof

Clase 01

mariano_francisco — 2025-07-11 11:47:53 UTC

Presentación

Clase 02

mariano_francisco — 2025-07-11 11:48:24 UTC

Datawarehousing

Clase 03

mariano_francisco — 2025-07-11 11:49:12 UTC

Calidad de los Datos

Clase 04

mariano_francisco — 2025-07-11 11:49:36 UTC

AED

Clase 05

mariano_francisco — 2025-07-11 11:52:43 UTC

Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos aplicados a la Resolución de Problemas

Clase 06

mariano_francisco — 2025-07-11 11:53:35 UTC

Minería de Datos - modelos descriptivos y predictivos

Clase 07

mariano_francisco — 2025-07-11 11:54:20 UTC

Inteligencia Artificial - Entrenamiento y validación

Clase 08

mariano_francisco — 2025-07-11 11:56:49 UTC

Modelos de ML - implementación de modelos 1

Clase 09

mariano_francisco — 2025-07-11 11:57:35 UTC

Modelos de ML - Implementación de modelos 2

02 Pandas

mariano_francisco — 2025-08-11 13:14:32 UTC

Intro a dataframes con Pandas

04 AED

mariano_francisco — 2025-08-28 01:36:01 UTC

Análisis Exploratorio de Datos

TPO

mariano_francisco — 2025-08-28 15:44:46 UTC

Consigna TPO

05 AED

mariano_francisco — 2025-09-03 02:00:44 UTC

Relaciones entre variables

06 ML

mariano_francisco — 2025-09-11 16:16:30 UTC

ML Telefónica

07 Regresión Logística

mariano_francisco — 2025-10-02 00:48:14 UTC

ML Regresión Logística / Decisión

07 Regresión Lineal

mariano_francisco — 2025-10-02 00:49:20 UTC

ML Regresión lineal

Matriz de confusión

mariano_francisco — 2025-10-03 11:36:21 UTC

Ejemplo práctico

08 ETL, AED y ML con MongoDB

mariano_francisco — 2025-10-05 21:37:12 UTC

Caso de ETL, AED y ML (no supervisado Clustering) usando MongoDB como DW

08 Arboles de decisión

mariano_francisco — 2025-10-07 16:40:16 UTC

Arboles de Decisión - implementación

08 Arboles ampliación

mariano_francisco — 2025-10-09 18:45:13 UTC

CatBoost ampliación

09 Clustering K-means

mariano_francisco — 2025-10-14 15:42:57 UTC

Modelos no supervisados con K-means

09 Clustering

mariano_francisco — 2025-10-14 17:51:41 UTC

Ejemplo de clustering con K-means

09 Series de tiempo

mariano_francisco — 2025-10-14 17:52:59 UTC

Series de tiempo con Prophet

DBScan

mariano_francisco — 2025-10-15 15:36:37 UTC

Clustering No Supervisado

Kmeans

mariano_francisco — 2025-10-15 15:37:48 UTC

Clustering No Supervisado

Regresión Lineal

mariano_francisco — 2025-10-15 15:39:59 UTC

Supervisado

Regresión Logística

mariano_francisco — 2025-10-15 15:40:44 UTC

Supervisado

Arboles de Decisión

mariano_francisco — 2025-10-15 15:42:11 UTC

Supervisado

Random Forest

mariano_francisco — 2025-10-15 15:43:06 UTC

Supervisado

SVM

mariano_francisco — 2025-10-15 15:45:46 UTC

Support Vector Machines - Supervisado

KNN

mariano_francisco — 2025-10-15 15:48:47 UTC

K vecinos más próximos - Supervisado

09 Clustering DBScan

mariano_francisco — 2025-10-15 15:52:32 UTC

Modelo no supervisado de clustering DBScan

09 PCA

mariano_francisco — 2025-10-15 17:45:29 UTC

Análisis de Componentes Principales, o Principal Component Analysis (no supervisado)

09 Cross Validation y Stratify

mariano_francisco — 2025-10-24 01:32:47 UTC

DecisionTreeClassifier + Stratify + Cross Validattion (StratifiedKFold)

RAG (Retrieval Augmented Generation)

mariano_francisco — 2025-10-24 01:35:30 UTC

Potenciando los modelos de lenguaje con una base de conocimiento - RAG (Retrieval Augmented Generation)

Diseño de un DashBoard paso a paso

mariano_francisco — 2025-10-25 13:37:29 UTC

https://www.facebook.com/photo/?fbid=800354176108164&set=pcb.800372102773038

CCDD - Gemini Gems

mariano_francisco — 2025-11-11 18:50:52 UTC

CCDD - Gemini Gems para preparar la materia

Sesgos cognitivos

mariano_francisco — 2026-01-29 17:28:12 UTC

Los términos sesgo cognitivo, prejuicio cognitivo y predisposición cognitiva se utilizan para describir tendencias sistemáticas del procesamiento mental humano, que generan distorsiones cognitivas de percepción, razonamiento, o juicio. Suelen ser difíciles de eliminar completamente, y resultan frecuentemente en interpretaciones incorrectas, errores lógicos y falacias.

09 Clustering K-means 2

mariano_francisco — 2026-05-06 18:15:52 UTC

Ejemplo 2 de clustering con K-means

Implementar un modelo de Machine Learning en una API.

mariano_francisco — 2026-05-19 22:19:02 UTC

Implementar un modelo de Machine Learning en una API.

07 Regresión Lineal

mariano_francisco — 2026-05-20 22:22:47 UTC

Diabetes Regresión Lineal

Cómo funciona el Machine Learning (Infografía)

mariano_francisco — 2026-05-20 23:13:42 UTC

Cómo funciona el Machine Learning

03 Scrapping Tenis dataframes con Pandas

mariano_francisco — 2026-05-28 01:06:58 UTC

Scrapping Tenis dataframes con Pandas

Uso de Spark en Big Data

mariano_francisco — 2026-06-11 13:22:17 UTC

Ejemplo con Big Data y PySpark

08 - Clasificación con SVM

mariano_francisco — 2026-06-18 17:14:12 UTC

Algoritmo supervisado SVM