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Minería de Datos con R – Nivel Básico
Módulo 01: Introducción a la Minería de Datos
1.1.Introducción a la Minería de Datos (Presentación)
1.2.Material de Práctica
Sesión 1 - Parte 1 - (CLASE GRATUITA) (62:24)
Sesión 1 - Parte 2 (61:55)
Módulo 02: Preprocesamiento de datos
2.1.Material de Práctica
Sesión 2 - Parte 1 (55:33)
Sesión 2 - Parte 2 (75:35)
Módulo 03: Regresión Logística
3.1. Regresión Logística (Presentación)
3.2.Material de Práctica
Sesión 3 - Parte 1 (66:31)
Sesión 3 - Parte 2 (64:18)
Módulo 04: Indicadores para evaluar modelos de clasificación
4.1.Indicadores para evaluar modelos de clasificación (Presentación)
4.2.Material de Práctica
Sesión 4 - Parte 1 (64:10)
Sesión 4 - Parte 2 (37:19)
Módulo 05: Clases desbalanceadas
5.1. Clases desbalanceadas (Presentación)
5.2.Material de Práctica
Sesión 5 - Parte 1 (61:09)
Sesión 5 - Parte 2 (48:46)
Módulo 06: Algoritmos k-nn y Naive Bayes
6.1.Algoritmos k-nn y Naive Bayes (Presentación)
6.2.Material de Práctica
Sesión 6 - Parte 1 (66:43)
Sesión 6 - Parte 2 (60:50)
Encuesta
6.1.Algoritmos k-nn y Naive Bayes (Presentación)
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