Los entregables del curso deberán enviarse a traves de este repositorio de GitHub como PR. Se recomienda clonar el proyecto, actualizar su carpeta de grupo y realizar un PR. Evite editar cualquier contenido diferente a la carpeta de su grupo. Todo PR que contenga modificaciones a contenidos no permitidos será descartado y se asumirá como no entregable.
git clone https://github.com/jrudascas/ml-infotep.git
Use git add . para crear un archivo versionable nuevo.
use git commit -m "Mesaje del commit" para crear una nueva versión de su repositorio local.
Use git pull para actualizar su repositorio antes de realizar cualquier modificación y antes de realizar cualquier entregable.
Use git checkout -b new-branch-name para crear una nueva rama.
Use git status para ver la rama actual.
Use git push origin new-branch-name para crear la nueva rama en el repositorio remoto
Use git branch --set-upstream-to=origin/main new-branch-name para hacer seguimiento a la rama main desde su rama
User git push
- Git for Dummis
- Git Branchs Manage
- Google Codelaboratory
- Python para manipulación de datos - I
- Python para manipulación de datos - II
- Pandas para Ciencias de Datos
NOTA: Estos tutoriales son solo una guía. El manejo de herramientas hace parte de su formación autonoma. Se recomienda ahondar en cada herramienta tan profundo como le sea posible.
- Mathematics for Machine Learning
- K-means
- PCA
- Regresiones Lineales
- Validación de un modelo
- Arboles de decisión
- kNN
- Supper Vector Machine
- Aprendizaje profundo - Redes Neuronales Convolucionales
- Lectura sugerida # 1 - Buenas practicas en el uso de libros de Jupyter Notebooks
- Impacto de la IA Generativa en el pensamiento critico
https://www.overleaf.com/latex/templates/template-for-nonlinear-analysis-modelling-and-control/jdhqdcxsrqqt
Por favor cualquier duda puede ser remitida al correo jrudascas@gmail.com.