📚 Recursos

Esta sección contiene todas las herramientas, documentación y recursos académicos utilizados en el curso "Fundamentos del Aprendizaje Automático".

📖 Bibliografía y Lecturas

Libros Principales

• Géron, A. (2019)
  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd Ed.)
  O'Reilly Media - Capítulo 1: The Machine Learning Landscape

• Brownlee, J. (2020)
  Machine Learning Mastery with Python

Mini Cursos Kaggle

• Intro to Machine Learning - Fundamentos prácticos
• Data Cleaning - Técnicas de limpieza de datos

🛠️ Herramientas Principales del Curso

Documentación Oficial

• Pandas Documentation - Manipulación de datos
• Matplotlib Documentation - Visualización básica
• Seaborn Documentation - Visualización estadística
• Scikit-learn User Guide - ML algorithms
• Jupyter Notebooks - Entorno de desarrollo

🔗 Recursos Complementarios

Google AI Education

• Machine Learning Crash Course - Curso intensivo de ML
• ML Glossary - Diccionario de términos
• Good Data Analysis - Mejores prácticas

Kaggle Learn

• Pandas - Manipulación avanzada de datos
• Data Visualization - Técnicas de visualización
• Feature Engineering - Creación de variables
• Intermediate ML - ML intermedio
• Time Series - Series temporales

Plataformas de Práctica

• Google Colab - Notebooks en la nube
• Jupyter.org - Entorno de desarrollo interactivo

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"Los datos sin análisis son solo ruido; el análisis sin contexto es solo estadística" - Portfolio UT1