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| "Chapter_4-Matematicas_para_Machine_Learning_e_Inteligencia_Artificial\25 Día 7 Mini proyecto matemático – Regresión lineal desde cero.mp4" | 124,851,382 | D60775AB |
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| "Chapter_5-Probabilidad_y_estadistica_para_Machine_Learning_e_IA\29 Día 3 Inferencia estadística – Estimación e intervalos de confianza.mp4" | 117,928,664 | FE4AD99E |
| "Chapter_5-Probabilidad_y_estadistica_para_Machine_Learning_e_IA\31 Día 5 Tipos de pruebas de hipótesis.mp4" | 139,180,495 | 1FA5BC70 |
| "Chapter_5-Probabilidad_y_estadistica_para_Machine_Learning_e_IA\32 Día 6 Correlación y análisis de regresión.mp4" | 134,726,518 | F07AE3E4 |
| "Chapter_5-Probabilidad_y_estadistica_para_Machine_Learning_e_IA\33 Día 7 Proyecto de análisis estadístico – Análisis de datos reales.mp4" | 223,602,543 | 181B5E23 |
| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\35 Día 1 Conceptos básicos y terminología del ML.mp4" | 109,894,449 | B01047EB |
| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\36 Día 2 Introducción al aprendizaje supervisado y modelos de regresión.mp4" | 107,787,320 | DDE240E0 |
| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\37 Día 3 Modelos de regresión avanzados – Polinomiales y regularización.mp4" | 291,666,695 | E449C2F6 |
| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\38 Día 4 Introducción a clasificación y regresión logística.mp4" | 206,308,602 | ACBF7C2E |
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| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\40 Día 6 Algoritmo de los vecinos más cercanos (k-NN).mp4" | 146,292,783 | 89E4BF05 |
| "Chapter_6-Introduccion_al_Machine_Learning\41 Día 7 Mini proyecto de aprendizaje supervisado.mp4" | 245,837,339 | 2266D62F |
| "Chapter_2-Fundamentos_de_programacion_en_Python_para_Inteligencia_Artificial\3 Día 1 Introducción a Python y configuración del entorno.mp4" | 137,724,274 | 3F294047 |
| "Chapter_2-Fundamentos_de_programacion_en_Python_para_Inteligencia_Artificial\4 Día 2 Control de flujo en Python.mp4" | 235,848,073 | 7BCC55C4 |
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| "Chapter_2-Fundamentos_de_programacion_en_Python_para_Inteligencia_Artificial\7 Día 5 Trabajo con cadenas de texto.mp4" | 167,559,147 | 37BE5CDE |
| "Chapter_2-Fundamentos_de_programacion_en_Python_para_Inteligencia_Artificial\8 Día 6 Manejo de archivos.mp4" | 166,216,229 | 5F810C5C |
| "Chapter_2-Fundamentos_de_programacion_en_Python_para_Inteligencia_Artificial\9 Día 7 Código Pythonic y proyecto práctico.mp4" | 342,645,256 | 6BAF117F |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\11 Día 1 Introducción a NumPy para cálculo numérico.mp4" | 175,454,062 | 08F99B37 |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\12 Día 2 Operaciones avanzadas con NumPy.mp4" | 161,959,563 | 3AE3644A |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\13 Día 3 Introducción a Pandas para manipulación de datos.mp4" | 166,410,499 | A951AD30 |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\14 Día 4 Limpieza y preparación de datos con Pandas.mp4" | 173,463,855 | DC50CC4E |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\15 Día 5 Agrupación y agregación de datos en Pandas.mp4" | 109,887,348 | 796321AD |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\16 Día 6 Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.mp4" | 234,367,681 | 32087F02 |
| "Chapter_3-Fundamentos_de_Ciencia_de_Datos_para_Inteligencia_Artificial\17 Día 7 Proyecto de análisis exploratorio de datos (EDA).mp4" | 185,142,800 | E98A4A6D |
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