Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:
7 - Trabajando con repositorios remotos de GitHub
(Febrero 3, 2024 - Git y GitHub)
En esta lección veremos cómo partir de un repositorio local implementado en Git y cómo sincronizarlo con un repositorio remoto de GitHub.
6 - Deshacer los cambios hechos a un repositorio local
(Febrero 1, 2024 - Git y GitHub)
En esta lección veremos diferentes formas de deshacer los cambios que hayamos hecho a un repositorio en Git.
5 - Almacenando cambios en un repositorio local
(Enero 30, 2024 - Git y GitHub)
En esta lección cómo realizar el control de versiones localmente en un repositorio de Git.
4 - Inicializar y clonar un repositorio
(Enero 27, 2024 - Git y GitHub)
En esta lección veremos dos maneras de crear un repositorio de Git localmente: la inicialización (creación desde cero) o la clonación de un repositorio online.
3 - GitHub: introducción y configuración de la cuenta
(Enero 25, 2024 - Git y GitHub)
En esta lección veremos qué es GitHub, cómo se relaciona con Git y cómo crear y configurar una nueva cuenta en esta plataforma.
2 - Instalación de Git y ajustes iniciales
(Enero 23, 2024 - Git y GitHub)
En esta segunda lección veremos cómo instalar Git en nuestros computadores y cómo realizar algunas configuraciones básicas.
1 - Git y el control de versiones
(Enero 20, 2024 - Git y GitHub)
En esta primera lección vamos a ver qué es el control de versiones y qué es Git y porqué resultan importantes en Ciencia de Datos y Machine Learning.
12 - Proyecto: detección de spam con modelos Naive Bayes
(Enero 11, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)
En esta última lección haremos uso de los Modelos de Naive Bayes para resolver un problema de detección de spam en mensajes de texto.
11 - Modelos de Naive Bayes: explicación detallada
(Enero 9, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)
En esta lección veremos todo el componente matemático y los detalles que explican el funcionamiento de los Modelos de Naive Bayes
10 - ¿Qué son y para qué sirven los Modelos de Naive Bayes?
(Enero 6, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)
En esta lección vamos a entender qué son y para qué sirven los Modelos de Naive Bayes, muy usados en el Machine Learning.
9 - Proyecto: segmentación de clientes con Modelos de Mezcla Gaussiana
(Enero 4, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)
En esta lección aplicaremos de forma práctica lo aprendido acerca de los Modelos de Mezcla Gaussiana para resolver un problema de segmentación de clientes.
8 - Modelos de Mezcla Gaussiana: explicación detallada
(Enero 2, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)
En esta lección veremos una explicación detallada de todo el componente matemático detrás de los Modelos de Mezcla Gaussiana