Material de cursada

Se encuentran disponibles los materiales de cursada correspondientes al 1er cuatrimestre 2021.

Además, en esta página vamos a ir actualizando los PDFs y los Notebooks de Google Colab con aquellos correspondientes a esta cursada.

 

Clase 1: Introducción a la materia.

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 2: Tipos de datos. Dataframes.

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab (parte 1, parte 2, parte 3, parte 4)

 

Clase 3: Preparación. Estandarización. Normalización.

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab (parte 1, parte 2, parte 3)

 

Clase 4: Introducción a conceptos de probabilidad y estadística descriptiva.

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab (parte 1, parte 2, parte 3)

 

Clase 5: Visualización

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 6: Regresión lineal

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 7: Regresión logística

Clase grabada (primera parte)

Clase grabada (segunda parte)

PDF de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 8: Bienvenid@s al machine learning

Clase grabada

PDF de la clase

Notebook de Google Colab (primera partesegunda partetercera parte)

 

Clase 9: Regresión de polinomios, overfitting y regularización.

Clase grabada

Slides

Notebook

 

Clase 10: Más sobre evaluación de modelos y selección de features

Video de la clase, parte 1

Video de la clase, parte 2

Slides

Notebook de Google Colab (primera parte, segunda parte, tercera parte, cuarta parte)

 

Clase 11: Clasificador lineal

Video de la clase (parte 1)

Video de la clase (parte 2)

Diapositivas de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 12: Clasificación y regresión basadas en instancias (KNN)

Video de la clase

PDF de la clase

Notebooks de Google Colab (clasificación y regresión)

 

Clase 13: Árboles de decisión. Ensembles de árboles.

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebooks de Google Colab (parte 1 y parte 2)

 

Clase 14: Máquinas de soporte vectorial (support vector machines, SVM).

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 15: Análisis de componentes principales (PCA)

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebook de Google Colab (parte 1, parte 2)

 

Clase 16: Clustering

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebook de Google Colab

 

Clase 17: Info sobre el TP final y cosas varias

Video de la clase

 

Clase 18: Interacción con APIs

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebooks de Colab: JSON y XML, API Twitter, API Wikipedia, API Transporte, API Spotify

 

Clase 19: Scrapeo de páginas web

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebooks de Colab: Contenido estático, Datos de alquileres, “Interacción” con Mercadolibre

 

Clase 20: Procesamiento de lenguaje natural. Grafos de palabras.

Video de la clase

Diapositivas de la clase (procesamiento de lenguaje natural)

Diapositivas de la clase (grafos de palabras)

Notebook de Google Colab

 

Clase 21: Sentiment analysis. Word embeddings.

Video de la clase

Diapositivas de la clase (sentiment analysis)

Diapositivas de la clase (word2vec)

Notebook de sentiment analysis

Notebook de word2vec

 

Clase 22: Clasificación de documentos con Naive Bayes

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebook de colab

 

Clase 23: Detección de tópicos (LSA, NMF, LDA)

Video de la clase

Diapositivas de la clase

Notebook de Colab, análisis de tópicos

Notebook de Colab, LSA

 

Clase 24: Datos georeferenciados

 

Charlistas invitados

Yonatan Sanz Perl (parte 1, parte 2)

Manuela Gabriel, Facundo Carrillo y Federico Zamberlan

Diapositivas de Facundo Carrillo

 

TPs finales

Link al video de las charlas (primera parte)

Link al video de las charlas (segunda parte)

Link al video de las charlas (tercera parte)

Link a las diapositivas de las charlas

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