Taller de Python Data Challenge Industrial¶

Esta sitio contiene material del Taller de Python que se lleva a cabo como parte del evento Data Challenge Industrial 4.0. El contenido ha sido adaptado por HTM y GED a partir del libro Python Data Science Handbook de Jake VanderPlas y se mantiene la licencia sobre el texto, CC-BY-NC-ND license, y sobre el codigo MIT license

Agenda tentativa¶

Prefacio¶

1. Introducción a NumPy¶

• Tipos de Datos en Python
• Basicos de NumPy: arreglos
• Cálculos con Arrays 1. Ufuncs
• Agregaciones: Min, Max, etc.
• Cálculos con Arrays 2. Broadcasting
• Comparaciones, máscaras y lógica booleana
• Indexado elegante
• Ordenando elementos de un arreglo
• Datos estructurados en NumPy

2. Manipulación de datos con Pandas¶

• Introducción a los objetos de Pandas
• Indices y selección de datos
• Operaciones sobre datos en Pandas
• Datos faltantes
• Combinando datos: concatenación y anexión
• Combinando datos: merge y join
• Agregaciones y agrupaciones
• Operaciones sobre texto
• Series de tiempo

3. Machine Learning¶

• ¿Qué es Machine Learning?
• Introduciendo Scikit-Learn
• Hiperparámetros y validación de modelos
• Ingeniería de Atributos
• Clasificacion usando Naive Bayes
• Regresión Lineal
• Aplicacion: DCI
• Recursos adicionales Machine Learning