Contenido del curso

Sección 1

1. Introducción
   1. Introducción a Google Colab
   2. Nuestra fuente de datos: EPH/DGEEC
   3. Presentación de Pandas
   4. Importación de datos a Colab
   5. Lectura de datos a un dataframe

Sección 2

1. Operaciones básicas
   1. Aprendiendo más de nuestros datos
   2. Selección de columnas
   3. Detección de valores nulos

Sección 3

1. Visualización de datos
   1. Visualizando datos con Seaborn
   2. Graficando un histograma
   3. Transformación de variables
   4. Diagramas de cajas

Sección 4

1. Más operaciones con Pandas
   1. Group by
   2. Concatenación de dataframes
   3. Merge/Join

Sección 5

1. Introducción al aprendizaje automático
   1. ¿Qué es aprendizaje automático?
   2. Ejemplos de aprendizaje automático
   3. Tipos de aprendizaje automático
   4. Un marco de referencia para el aprendizaje supervisado
   5. Introducción a los árboles de decisión
   6. Aprendiendo árboles de decisión

Sección 6

1. Aplicando aprendizaje automático
   1. El problema
   2. Presentación de Scikit-Learn
   3. Lectura y preprocesamiento de datos
   4. Entrenamiento de un modelo
   5. Hiperparámetros: entrenando un mejor modelo
   6. Visualizando nuestro modelo