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Curso Analisis de Datos DCI-UG

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# Data Science DCI-UG 2023-I

Curso optativo para estudiantes de licenciatura en la División de Ciencias e Ingenierías de la Universidad de Guanajuato.

## Programa
-------
- [GitHub](./GitHub)
- [Fundamentos de Python](./basicos_python)
	- Tipos de variables
	- Operadores (aritméticos y lógicos)
	- While/For loops
	- Funciones
	- Descarga/Lectura de datos (dat, txt, csv)
	- listas / arrays / dictionaries
	- map/filter/lambda
- [Numpy](./Numpy)
	- clase _array_
		* atributos
		* funciones generadoras
		* manupulación
			* operaciones
			* filtros y máscaras
			* opreracines matriciales
		* lectura y escritura de documentos
- [Matplotlib](./Matplotlib)
	- scatter
	- histograms
	- boxplots
	- multiple subplots
	- custom axes ...
- [Pandas](./Pandas)
	- Series
        * crear serie
        * acceder a los elementos por índice
        * atributos
        * operaciones
        * filtros

- DataFrames
        * crear DataFrame
        * acceder a los elementos por índice (DateTime)
        * exploración de los datos
        * añadir y eliminar filas/columnas
        * operaciones y manipulación
        * filtros
        * lectura/escritura de archivos csv, JSON
    
	- Manipulación avanzada de DataFrames
        * eliminación de NaNs 
        * apply
        * group by / agregaciones
        * merge/join
        * índices múltiples

- Visualización de datos

- Time series
    
- [Seaborn_Folium](./Seaborn_Folium)
	- Seaborn
        - displot
        - jointplot
        - paiplot
	- Folium
        - mapa coroplético

- Bases de datos 
	- relacionales ([SQL](./SQL))
	- no relacionales (formato JSON)

- Búsqueda en la web (documentación, blogs, stackoverflow)
- Exploración de datos  
- Limpieza de los datos (acción sobre valores faltantes/incorrectos, recastear, eliminar/renombrar columnas, reshape, nueva indexacion, merging/joining)
- [Aplicación de Modelos de aprendizaje automatizado](./machine_learning)
    - Scikit-learn
        - Regresion lineal
        - Regresion logistica
        - Decision Trees and Random Forests
        - Support Vector Machine
        - K-Means Clustering
        - Redes neuronales artificiales
        
     - Natural Language Processing
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