Organización de Datos [75.06] FIUBA

Se encuentran presentes los trabajos prácicos realizados a lo largo de la cursada de Organización de Datos Curso Collinet 2C2021.

Contenidos de la materia:

• Introducción a la Ciencia de datos y Machine Learning.
• Visualización de datos.
• Feature Engineering
• Aprendizaje No Supervisado
  • Clustering
    • K-Means
    • Jerárquico Aglomerativo y Divisivo
    • DBSCAN y HDBSCAN
  • Métricas
    • Matriz de Similitud / Diferencia
    • Coeficiente de Silhouette
    • Rand Index
    • Elbow Method
• Reducción de dimensionalidad
  • PCA
  • MDS
  • ISOMAP
  • t-SNE
• Aprendizaje Supervisado
  • Árboles de decisión
  • KNN
  • Naive Bayes
  • SVM
• Ensambles
  • Homogéneos
    • Bagging
    • Random Forest
  • Híbridos
    • Voting
    • Stacking
    • Cascading
• Evaluación y selección de Hiperparámetros y Modelos
• Regresiones
  • KNN
  • Árboles de decisión
  • Regresiones Lineales
• Regularizaciones (Ridge, Lasso, Elastic Net)
• Robustez
  • Función cuadrática
  • Función módulo
  • Huber
  • Función Bicuadrada
  • Enfoque algorítmico:
    • RANSAC
    • Theil-Sen
• Redes Neuronales
• NLP

Charlas:

• Redes Convolucionales
• Reinforcement Learning
• "Big Data: No todo lo que brilla es oro" por Walter Sosa Escudero
• Ética en Machine Learning
• "Cerebro, Datos y Aprendizaje Maquinal" por Victoria Peterson
• Sistemas de Recomendación