TTAD Subject Material

Introducción a Python

  • Datos
  • Control del flujo del programa
  • Datos estructurados

Estructura de proyecto

  • El entorno de Python
  • Guía Formal sobre Estructuras de Proyectos en Python
  • Diferencias entre archivos .py y .ipynb en Python
  • Diferencias entre tipos de Paths en Python
  • Introducción a la Terminal en el Desarrollo Python

Librería Numpy

  • Librería Numpy
  • Gestión de alertas y errores

Control de versiones

  • Git & Github
  • Configurar git
  • Crear un repositorio local
  • Sincronizar el repositorio local con Github
  • Ramas
  • Ventajas de github

Pandas

  • Libreria Pandas
  • Combinando Notebooks y Scripts para Pandas
  • Agrupaciones de datos
  • Categorización de datos
  • Gestionando la ausencia de datos
  • Series Temporales
  • Pivotación de tablas
  • Visualización
  • Matplotlib
  • Tipos de Visualizaciones
  • Biblioteca Seaborn

ETL Process

  • Concepto de data pipeline
  • Comandos: CRON y CRONTAB
  • Apache Airflow

Machine Learning techniques

  • Introducción a las técnicas de Machine Learning (ML)
  • Modelado / Modelling
  • Anexo A
  • Actividad: Regresión Lineal
  • Algoritmos supervisados: un proyecto sobre predicción temporal
  • Ejercicio
  • Ejercicio
  • Aprendizaje supervisado: la clasificación
  • Algoritmos no supervisados: Agrupamiento / Clustering
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  • Search

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