Bibliografía
Libros y recursos sobre ciencia de datos, machine learning y estadística con Python
Regresión lineal con Python
Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión lineal con Python (Scikit-learn y Statsmodels)
Regresión lineal múltiple con Python
Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión lineal multiple con Python (Statsmodels)
Regresión logística con Python
Teoría y ejemplos sobre modelos de regresión logística con Python (Scikit-learn y Statsmodels)
Regularización Ridge, Lasso y Elastic Net con Python
Tutorial sobre cómo aplicar regularización Ridge, Lasso y Elastic Net a modelos lineales con Python y Scikit-learn
Machine learning con Python y Scikitlearn
Tutorial sobre cómo crear de modelos de machine learning con Python y Scikit-learn
Árboles de decisión con Python: regresión y clasificación
Tutorial sobre modelos cómo crear de modelos de árboles con Python y Scikit-learn
Random Forest con Python
Tutorial sobre cómo crear modelos Random Forest con Python y Scikit-learn
Regresión cuantílica: intervalos de predicción con Random Forest Python
Teoría y ejemplos prácticos de cómo calcular intervalos de predicción con Random Forest en python
Gradient Boosting con Python
Tutorial sobre cómo crear modelos Gradient Boosting con Python y Scikit-learn
Gradient Boosting probabilístico con python
Tutorial sobre cómo crear modelos Natural Gradient Boosting (NGBoost) con Python que permiten generar predicciones probabilísticas
Máquinas de Vector Soporte (SVM) con Python
Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de máquina vector soporte, support vector machine (SVM) con python
Redes neuronales con Python
Teoría y ejemplos sobre cómo crear modelos de redes neuronales con python
Calibrar modelos de machine learning
Tutorial sobre cómo calibrar las probabilidades de un modelo de machine learning con Python y Scikit-learn
Gráficos ICE y PDP para interpretar modelos predictivos en python
Interpretación de modelos de machine learning con gráficos Individual Conditional Expectation (ICE) y Partial Dependence (PDP) en Python
Análisis de componentes principales con Python
Teoría y ejemplos sobre cómo aplicar análisis de componentes principales con Python
Clustering con Python
Tutorial con teoría y ejemplos de los algoritmos clustering Kmeans, hierarchical clustering, DBSCAN y gaussian mixture models con python
Detección de anomalías con PCA
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con análisis de componentes principales PCA y Python
Detección de anomalías con autoencoders
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con autoencoders y Python
Detección de anomalías con Gaussian Mixture Models
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Gaussian Mixture Models y Python
Detección de anomalías con Isolation Forest
Teoría y ejemplos de cómo detectar anomalías (outliers) con Isolation Forest y Python
Análisis de texto (text mining) con Python
Ejemplo de cómo aplicar text mining y análisis de sentimientos a datos de Twitter con python
Ajuste y selección de distribuciones con Python
Métodos para encontrar la distribución que mejor se ajusta a los datos.
Ajuste de distribuciones no paramétricas con kernel density estimation KDE y Python
Método para encontrar la distribución no paramétrica que mejor se ajusta a los datos.
Skforecast
Skforecast, librería de Python que facilita el uso de modelos scikit-learn para problemas de forecasting y series temporales.
Forecasting series temporales con Python y Scikitlearn
Adaptación de modelos de regresión de scikit learn para predicción de series temporales.
Modelos ARIMA y SARIMAX con Python
Modelos ARIMA y SARIMAX para la predicción de series temporales.
Predicción (forecasting) de la demanda eléctrica con Python
Ejemplo de cómo predecir la demanda de energía eléctrica mediante modelos de forecasting con Python.
Predicción (forecasting) de las visitas a una página web
Ejemplo de cómo predecir el tráfico de una web utilizando modelos de machine learning con Python.
Forecasting series temporales con gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM y CatBoost
Ejemplo de cómo predecir el número de usuarios del sistema de alquier de bibicletas urbanas utilizando modelos de gradient boosting en python.
Predicción del precio de Bitcoin con Python
Ejemplo de cómo utilizar modelos de forecasting para predecir el precio de la criptomoneda Bitcoin y estudio de las implicaciones que aparecen cuando una serie temporal no tenga ningún patrón.
Intervalos de predicción modelos de forecasting
Métodos con los que estimar intervalos de predicción para modelos de machine learning aplicados a problemas de forecasting.
Multi-series forecasting con Python y Skforecast
Modelos de forecasting para predecir múltiples series temporales de forma simultánea.
Forecasting de demanda intermitente con Python y Skforecast
Predicción de demanda intermitente con modelos de machine learning y skforecast.
Selección de predictores con algorítmo genético
Implementación de un algoritmo genético para la selección de variables predictoras en Python.
Machine Learning con H2O y Python
Tutorial sobre cómo crear modelos de machine learning con H2O y Python.
Optimización con algoritmo genético (GA) Python
Implementación de un algoritmo genético para optimización en Python.
Optimización con enjambre de partículas Python
Implementación de un algoritmo de optimización Particle Swarm Optimization (PSO) en Python.
Optimización presupuesto campañas marketing
Ejemplo de cómo optimizar el presupuesto de las campañas de marketing para maximizar su impacto.
Sistema de recomendación de vinos con transfer learning y búsqueda semántica
Ejemplo de cómo generar recomendaciones de productos con transfer learning, búsqueda semántica y Python.
Reconocimiento facial con deep learning y python
Ejemplo de cómo reconocer e identificar personas en imágenes y video con deep learning y Python.
Optimización de agendas y horarios con python
Ejemplo de cómo utilizar la librería pyomo de python para optimizar agendas y horarios.
Análisis de puntos de interés con OpenStreetMap y python
Tutorial sobre cómo extraer y analizar datos de OpenStreetMap (OSM) con python.
Uso de Machine Learning para la toma de decisiones financieras
Ejemplo de cómo utilizar modelos de Machine Learning para asistir en la toma de decisiones sobre el instrumento financiero S&P500.
Programación lineal para la resolución de flujos en cuotas de mercado
Ejemplo práctico de cómo la programación lineal permite optimizar flujos en las cuotas de mercado de múltiples competidores.
Reglas de asociación con Python
Teoría y ejemplos sobre cómo identificar itemsets frecuentes y crear reglas de asociación con python.