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1.1 Inicio en Python, Machine learning, Data Science y visualización de datos, instalación y paquetes necesarios.
1.2 ¿Qué es Machine Learning?
1.3 Introducción al procesado y limpieza de datos.
2.1 Pre procesamiento de datos (data Wrangling).
2.2 Intervalos de Confianza, Correlación lineal.
2.3 Algoritmos de regresiones.
2.4 K-Fold Cross Validation, Curvas ROC y áreas bajo la curva.
3.1 Clustering, K-Means, K-medoides & Dendrogramas.
3.2 Árboles, Bosques aleatorios y ampliación de la información SVM.
3.3 K Vecinos Más Cercanos, reconocimiento de patrones, la minería de datos y la detección de intrusos.
4.1 Reducción de dimensiones.
4.2 Predicciones sobre series de tiempo.
4.3 Deep Learning & Reinforcement Learning
4.4 Redes Nueronales.
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