Prólogo

Introducción

CAPÍTULO 1. Conceptos básicos de programación en Python 3.9

1.1 Entorno de desarrollo y primeros pasos

1.2 Variables, Tipos de datos y operadores

1.3 Estructuras de datos: Tuplas, listas y diccionarios

1.4 Estructuras selectivas

1.5 Estructuras repetitivas1.6 Funciones

1.7 Clases y objetos

CAPÍTULO 2. Introducción al Aprendizaje Automático

2.1 ¿Qué es aprendizaje automático?

2.2 Conceptos de aprendizaje automático

2.3 Tipos de aprendizaje automático40

2.4 Problemas tipicos en aprendizaje automático

2.5 Metodología CRISP-DM

CAPÍTULO 3. Herramientas para el aprendizaje automático

3.1 Manejo básico de datos con PANDAS

3.2 Manejo de arreglos con Numpy

3.2.1. Creación de arreglos

3.2.2. Acceso a elementos

3.2.3. Redimensionamiento

3.2.4. Operaciones matemáticas

3.3 Creando gráficos con Matplotlib

3.3.1 Gráficos de líneas

3.3.2 Gráficos de barras

3.3.3 Diagramas de dispersión

3.3.4. Histogramas

3.3.5. Diagrama de caja y bigotes

3.4 Breve Introducción a Scikit-Learn

CAPÍTULO 4. Preprocesado de datos

4.1 ¿Que es el preprocesado de datos?

4.2 Creación de conjunto de entrenamiento y pruebas

4.3 Manejo de datos ausentes

4.4 Manejo de datos categóricos

4.5 Escalamiento de características

CAPÍTULO 5. Modelos de regresión

5.