A lo largo de mis estudios estoy juntando una buena cantidad de enlaces, algunos los llego a leer, otros quedan dispersos en notas o marcadores de navegadores. La idea de este repo es tenerlos todos compilados y a mano, con alguna categorización mínima.
- TOC {:toc}
- Correlation Between Mask Compliance and COVID-19 Outcomes in Europe
- On discriminative vs. generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive bayes #pdf
- Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classifiers #pdf
- XGBoost: A Scalable Tree Boosting System #pdf
- Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities Alfred Spector, Peter Norvig, Chris Wiggins, Jeannette M. Wing © 2022.
- Lecture Slides from the 2012 Stanford Coursera course #slide
- A Short Course on Graphical Models: 2. Structured Representations #pdf #slide
- Programa especializado: modelos gráficos de probabilidades #coursera
- Laboratorio de Datos - DF - FCEN - UBA
- Canal del curso "Enfoque estadístico del aprendizaje"
- Predicting House Prices using Machine Learning
- House Prices Prediction With Regression
- Map of Reddit: Good visualization in graph-mode about Reddits communitys
- Predicting udemy course popularity
- Automated front-end development using deep learning
- Churn Analysis Using Information Value and Weight of Evidence
- How to Avoid Data Leakage When Performing Data Preparation
- Árboles de Decisión
- Machine Learning Explain: exists to teach important machine learning concepts through visual essays in a fun, informative, and accessible manner.
- Seeing Theory: A visual introduction to probability and statistics
- Inferencia Estadistica
- ANOVA
- Understanding the Bias-Variance Tradeoff
- La dicotomía sesgo-varianza en modelos de Machine Learning
- Maximum Likelihood Estimation VS Maximum A Posterior
- PGM 1: Introduction to Probabilistic Graphical Models
- Ensamble learning y Naive Bayes
- Naive Bayes, Clearly Explained!!! #video
- Introduction to Pandas
- Web Scraping with Python
- How to Deal With Files in Google Colab: Everything You Need to Know: Good guide about datasets management in Colab, from upload them every time to storage alternatives options.
- changing sort in value_counts - #python #pandas #dataframe
- Pandas dataframe inside function: pointer or copy? #question #reddit
- python pandas dataframe, is it pass-by-value or pass-by-reference #question #stackoverflow
- Mito for Jupyter: Python data analysis in seconds
- PandasGUI: A GUI for Pandas DataFrames
- Xlwings: Python for Excel and Google Sheets
- Featuretools: An open source python framework for automated feature engineering
- Faker: Faker is a Python package that generates fake data for you
- drawdata.xyz: Draw your Data and Download
Basicamente me sirve para tener compilado en un solo lugar y sobre todo online, enlaces interesantes o utiles de la disciplina Data Science, que estoy estudiando actualmente en posgrado (2022).
Si, obvio. Abrí un Issue con la sugerencia o mandame un PR directamente. Si encontrás algún error ortográfico, tambien avisame.
Es un listado de links, mientras se mantenga simple, todo bien. Trato de dejar en el idioma original el título y la descripción. Ademas, esta descripción no es obligatoria, solo la incluyo cuando el nombre del sitio no es auto-explicativo.
Ehhh, bueno, sí.
- Primero, los links deberian ser a cosas legales. Voy a descartar todo lo que apunte a algun contenido que infrinja licencia de algun tipo.
- Segundo, si encontrás algo de tu autoria y no queres que aparezca en este listado, (abrí un issue con la sugerencia o mandame un PR directamente) y lo saco. Si bien es algo personal, esto queda público.
- Por último, si algun enlace contiene algun material que YO considere inadecuado u ofensivo, lo quitaré o descartaré su inclusión.