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06: Matrices - Álgebra Lineal
Vamos a ver un poco de álgebra lineal aplicada a matrices
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05: Vectores - Álgebra Lineal
Vamos a ver un poco de álgebra lineal aplicada a vectores
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04: Haciendo buenas gráficas
Vamos a ver cuáles son las partes de una buena gráfica; y ver algunas herramientas como Matplotlib y Seaborn
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03: Tecnicalidades de NumPy
Los arreglos en NumPy implementados de forma compacta en memoria; la información numérica está almacenada de forma contigua (un número despues del otro) con un pequeño encabezado que describe cómo es que el arreglo debe ser manipulado.
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02a: Más sobre NumPy
Les quiero contar más sobre NumPy
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02: Cómputo vectorizado
El tema central de esta sesión es la introducción al cómputo vectorizado (ojo, ¡no vectorial!). Nosotros vamos a conocer bajo este término a la práctica de escribir código que se aplique a múltiples elementos de un arreglo de forma simultanea.
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01: Jupyter Lab
Una breve introducción a las herramientas para hacer ciencia de datos.
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00: Fundamentos de datos
El curso tiene un enfoque netamente orientado a las ciencias de la computación con muchísimo énfasis en programación; hablaré un poco de matemáticas, pero nada demasiado teórico puesto que tampoco me considero un experto.
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Building a Career in Data Science
This is a very good book for anyone who is in the early stages of their data science career, or for people who are currently performing as a data scientist and wants to develop further into their careers.
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Creating a dotnet tool (part 5)
This time I'll show you how to work with liquid templates and how to run a local webserver to test our creation