PYTHON 360°: Curso completo y práctico -EXplota tus DATOS

Descarga en instala Pyscripter para que trabajes mejor con Python. Ademas, En este video veras como trabajar con Listas, de una manera muy sencilla, ya veras que mas adelante profundizaremos mas en ellas....SIGUE adelante

AMIGOS, vas muy bien asi que sigue adelante. Por lo pronto te cuento que AQUI veras cual es la diferencia entre usar LISTAS para almacenar datos o usar Arrays. Veremos ejemplos concretos usando Codigo en PYthon, y aprenderás cuando usar una u otra estructura de DATOS.

Aqui puedes bajar los codigos geo y geoplay de python

VAMOS a comenzar con la aplicación resolviendo ejemplos reales. En esta clase, aprenderás a leer un fichero de extension .csv con los AEROPUERTOS a nivel mundial, (no te apures , que en la proxima clase vamos a crear el mapa) ANIMATE Y SIGUE ADELANTE

AHORA vamos a ver como obtener las coordenadas x,y,z(atributo) desde un archivo .dat. Aplicaremos este caso para analizar el tipo de Suelo de un Acuifero. VAS muy bien , asi que sigue adelante.

Aprenderás a crear tu primer mapa completo con Folium, implementando filtros para generar un mapa de aeropuertos de solo una parte del continente Americano. (USO de condicionales en Python)

En esta clase veremos con una simple linea de codigo , como cambiar el tipo de Mapa de Fondo. Te darás cuenta que usando este tipo de Mapas podrás ver elementos temáticos muy interesantes (rios, puentes, entre otros). Sigue adelante con el Curso...que vas muy bien.

Animate a seguir aprendiendo¡¡¡¡, en esta clase veremos como hacer un mapa de Calor o "heatMap" de manera facil en Python. Este tipo de mapas es muy útil para tus proyectos cuando quieras conocer datos sobre el comportamiento de la incidencia de una variable en un determinado espacio.

Primera clase del Modulo de Geoestadistica e interpolacion con Python, aqui te explico brevemente de que se trata este modulo. Son breves instrucciones para que aproveches mejor el curso

Veremos como usar la mejor libreria de geoestadistica que tiene Python (tal vez la mas sencilla de usar) para interpolar datos de permeabilidad de suelo. Desarrollaremos un ejmeplo práctico pero real.  En esta clase vamos a utilizar un modulo creado para este curso  especialmente para plotear puntos usando matplotlib. SIGUE ADELANTE

YA verás como PYTHON nos ayuda a pronosticar el valor de cualquier variable espacialmente distribuida. Analizaremos la contaminacion en un LAGO, En esta clase usaremos otro modulo hecho especificamente para el Curso, que ayudará a automatizar el proceso de interpolacion usando kriging (probando varios modelos de variograma teórico)-

En esta clase aprenderás a modelar la contaminación en un lago, pero esta vez veremos como saber si la interpolacion de los datos es confiable o no.

Si llegastes aqui, ya manejas todas las herramientas para solucionar cualquier problema de representacion y analisis de datos espaciales. En esta clase veras como representar (segmentar) clientes (morosos y solventes) en un mapa .

DIbuja y optimiza rutas con PYTHON. APrende a Geocodificar direcciones rapidamente usando la libreria Geopy, Adicionalmente , verás como aplicar la opción de Minimap en una vista de tu mapa html., vamos Sigue ADELANTE...

Quedarás fascinado con esta clase, ya que resolveremos un problema donde se simula el comportamiento de una variable cambiante con el tiempo. Crearemos una especie de reproductor de video pero con nuestor mapa. Sigue adelante...vamos.....

Esta Clase tiene como objetivo crear un mapa tematico donde se representen los % de desempleados de los Estados Unidos, usando una escala colorimetrica como visualizador.

USamos Google colab para crear un codigo sencillo que permite identificar razas de perros en una imagen. Se emplea la libreria open cv y tensorflow para entrenar una red neuronal. Animate a inventar mas proyectos y explotar tus Datos...

Mira como funciona el programa para leer automaticamente las plcas o matriculas de los carros usando inteligencia artificial (librerias de OCR , OPEN CV). EL metodo que se explica es muy facil porque usa un servidor que procesa automaticamente las placas. ANIMATE a mejorar esta aplicacion,,,VAMOS¡¡¡¡

En esta clase aprenderás a crear la interfaz grafica incluyendo los botones de la misma, usando la libreria PysimpleGui de Python. Hacemos una rutina muy sencilla de entender, aplicala en tu proyecto ahora mismo....SIgue adelante

Esta clase es para que aprendas a crear una función que accedará directamente a la APi responsable del algoritmo OCR en Cloud. Es muy sencillo, solo debes ingresar a las direcciones que aparecen a continuacion. VAS MUY BIEN....

NOTA importante: Debes crear tu propio Token, no uses el que aparece en el video.

# usando el servidor :

http://docs.platerecognizer.com/

# Api :

https://api.platerecognizer.com/v1/plate-reader

En esta clase aprenderás a validar los datos numericos de la placa y desarrollaras el codigo que guarda la placa en la base de datos, que despues servira para generar el Mapa Final

En esta clase veras un Proyecto muy interesante, ya que hemos hecho un código para reconocer placas y luego hacer una busqueda inteligente de esa matricula dentro de una base de datos para identificar quien es el conductor.....

PAra ello , usamos Open CV y unas rutinas basicas hechas en PANDAS.

...ANIMATE y SIGUE EXPLOTADO TUS DATOS con python

En esta clase explicamos las instrucciones y rutinas mas importantes del codigo que

resuelve el problema planteado. Recuerden que la idea es leer una placa y luego buscaR

si esa placa esta en esa Base de datos de otras Camaras y luego mostrar el Rostro de su

conductor.

Descarga el codigo y demas ficheros en los Recursos de la Clase.

Sigue adelante Explotando Python AMIGO....

Hola estimado amigo o amiga, que bueno que estemos compartiendo este nuevo Modulo del Curso de Python, Estoy seguro que será de mucha utilidad para ti. En esta clase menciono brevemente porque decidi inlcuir este módulo al final del Curso y además te doy mi mas cordial bienvenida.

Esta LEcción es un articulo que debes leer, alli encontrarás todo el detalle de como esta conformado este Curso.

En esta seccion vas a aprenderparaque te sirve aprender ML y en que areas lopuedes aplicar. Sigue adelante aprendiendo siempre cada dia mas....Gracias por haber compartido conmigo esta experiencia

Mira este video y veràs lo facil que es diferenciar los tipos de aprendizaje. Luego de vereste video podràs abordar cualquier problema de regresión o clasificacion tanto supervisada como no supervisada.

Te explico donde descargar los datos del curso. AQUI mismo en los recursos deesta LEccion Estan asi que descargalos YA

Aprende que tipo de inferencias podrás hacer luego de culminar este Curso y cuales problemas atacar primero en tu vida profesional como analista de Datos....concentrate en 3 de ellas y selecciona cual es tu favorita desde el punto de vista matemático....Vamos sigue ADELANTE

En este video explico porque se usa una version standard de Orange. Igual puedes usar la que quieras lo importante es manejar los conceptos basicos...SIgue adelante

Ahora si, vamos a aprender en pocos pasos como vas a implementar tus soluciones usando la libreria (NO CODE) mas famosa del mundo y mas sencilla de entender....Sigue adelante aprendiendo como usarla y manejar las opciones bàsicas del programa.

Este técnica es la mas popular y una de las mas usadas en problemas de Regresion con varias variables. Mira en que consiste su formulacion y aprende a usarla rapidamente...

Querido y apreciado estudiante, debo confesarte que este es al algoritmo que mas he usado y el que mas me gusta por su sencillez y su facilidad. K-medias es un método de agrupamiento, que tiene como objetivo la partición de un conjunto de n observaciones en k grupos, por eso te servirà para segmentar clientes, objetos, imagenes, etc.....

Aprende con ORANGE a implementar en menos de 5 minutos el kmeans en un problema práctico de la vida real...vamos explota tus datos y aprende a tomar mejores decisiones usando ML

Este algoritmo es muy potente , aaqui te explico como funciona y para que tipo de problemas puedes usarlo.  El agrupamiento jerárquico es un método de análisis de grupos puntuales, el cual busca construir una jerarquía de grupos. Asi que te recomiendo prestar mucha atencion en esta CLase.

Mira en esta lecciòn como implmentar en ORANGE con muy pocos pasos tu CLuster jerarquico en un problema muy interesante. Ya sabes que el agrupamiento jerárquico es un método de análisis de grupos puntuales, el cual busca construir una jerarquía de grupos, no de muestras individuales como los anteriores....SIGUE ADELANTE.

He aqui otro de mis preferidos, el Arbol de decisiòn, Te aseguro que luego de entenderlo lo pondràs en pràctica rapidamente . Un árbol de decisión​ es un modelo de predicción utilizado en diversos ámbitos que van desde la inteligencia artificial hasta la Economía.....ES super potente

Este Algoritmo supera a otros por sus potencialidades en problemas de clasificacion cuando tienes muchas clases que clasificar. Random forest también conocidos en castellano como '"Bosques Aleatorios"' es una combinación de árboles predictores tal que cada árbol depende de los valores de un vector aleatorio probado independientemente y con la misma distribución para cada uno de estos.

Mira como poner en práctica las dos clases anteriores usando ORANGE...SIGUE adelante que vas muy bien

Este Algoritmo muchas veces no es utilizado como es , o muchas veces no se explica bien en que consiste, asi que en esta clase te daré los fundamentos que debes saber para dominarlo. En teoría de la probabilidad y minería de datos, un clasificador Naive Bayes es un clasificador probabilístico fundamentado en el teorema de Bayes y algunas hipótesis simplificadoras adicionales....es supr potente asi que no lo subestimes...

Como ya habrás oido durante el curso, siempre debes verificar que tan bueno es tu modelo de predicción. En un proceso de Machine Learning, la definición de la técnica  para evaluar el rendimiento predictivo de un algoritmo de aprendizaje es tn importante como el propio modelo. Nunca propongas una solucion sin saber que tan buena es para estimar o predecir variables, mira esta clase con detenimiento y aprende a evaluar el desempeño de tus modelos como debe ser....

El mejor algoritmo para resolver problemas de clasificación binaria es este. Las máquinas de vectores de soporte o máquinas de vector soporte son un conjunto de algoritmos de aprendizaje supervisado desarrollados por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios AT&T. Aprendelo rapido y facil....VAMOS

Como evaluar tu modelo SVM...aprendelo en esta leccion

Esta parte de REdes neuronales la dividi en dos partes , en esta primera veras muy facilmente como operan las REdes neuronales. El deep learning o Aprendizaje profundo es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial. ​

Finaliza la parte de Redes Neuronales de manera magistral....Sigue explotando tus datos al MAXIMO