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DataAnalysisPath/apuntes_clase

 
 

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Calendario de clase:

Semana 1 - Python

  • L: Asistentes LLMs / Bash / Entornos virtuales / Git
  • M: Intro Python
  • X: Strings / REGEX / funciones
  • J: Lambda / Map / Filter / Manejo de errores
  • V: Programación funcional - programación orientada a objetos (OOP)

Semana 2 - Transformación de datos

  • L: Álgebra / Numpy / Intro Pandas
  • M: Pandas Deepdive
  • X: Data Cleaning
  • J: Data Cleaning 2
  • V: Proyecto Limpieza (Sharks)

Semana 3 - Carga (bases de datos)

  • L: Intro bases de datos / SQL
  • M: SQL Queries
  • X: SQL en Python / Postgres
  • J: MongoDB / Geolocalización
  • V: Proyecto SQL (Crear una base de datos)

Semana 4 - Extracción de datos

  • L: Estructura de la web / APIs
  • M: RSS / Web scraping(bs4)
  • X: Web scraping(selenium) / Automatización
  • J: Paralelización / Multiprocesos
  • V: Proyecto ETL (Extract-Transform-Load)

Semana 5 - Estadística descriptiva y visualización

  • L: Estadística descriptiva / Ejemplo CLV
  • M: Visualización en Python
  • X: Tableau
  • J: PowerBI
  • V: Proyecto Visualización

Semana 6 - Estadística y ciencia (Métodos matemáticos)

  • L: Probabilidad / Distribuciones
  • M: Testeo de hipótesis
  • X: Más Testeo de hipótesis
  • J: AB testing (Bayes)
  • V: Proyecto CRO (Conversion Rate Optimization - UX/Data)

Semana 7 - Machine Learning

  • L: Intro a Machine Learning / Aprendizaje supervisado
  • M: Evaluación / Ajuste
  • X: Selección de características (Inicio Proyecto Kaggle)
  • J: Aprendizaje no supervisado / Evaluación
  • V: NLP

Semana 8 - Más

  • L: Time Series / RecSys
  • M: Otros (Presentación Proyecto Kaggle)
  • X: Inicio Proyecto Final

Semana 9 - Final

  • V: Presentación Proyecto Final

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Lecciones diarias del bootcamp

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Packages

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Languages

  • HTML 62.0%
  • Jupyter Notebook 38.0%