Notas de Clase

Parte 0: Conceptos de Python

• Curso de introducción a Python Link
• Curso intermedio de Python Link

Libro completo del curso (PDF): Link

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Parte 1: Introducción a la probabilidad

Sesión 1: | Probabilidad Clásica (Notas) | Notebook | Tarea |

Sesión 2: | Probabilidad condicional | Teorema de Bayes y variables aleatorias | Notebook | Tarea |

Parte 2: Introducción a la estadística

Sesión 3: | Introducción a la estadística y a la regresión lineal | Notebook | Tarea |

Sesión 4: | Análisis de supuestos y regresión logística | Notebook | Tarea |

Sesión 5: | Regresión lineal múltiple y más sobre regresión logística | Notebook | Tarea |

Sesión 6: | Otro tipo de regresiones y validación cruzada | Notebook | Tarea |

Parte 3: Introducción a las series de tiempo

Sesión 7: | Procesos estocásticos y series de tiempo | Notebook | Tarea |

Sesión 8: | Autocorrelación y descomposición clásica | Notebook | Tarea |

Sesión 9: | Modelos ARIMA | Notebook | Tarea |

Bibliografía complementaria:

Introducción a las series de tiempo con R

Introducción a la estadística con R

Introducción a la Probabilidad

Diversos libros sobre R

Diversos libros sobre Python

Apuntes de estadística en R (versión Beta): Regresión lineal simple y múltiple; series de tiempo (Link)

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Parte 4: Algoritmos de Machine Learning