Institution | Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas |
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Available since | Otoño 2019 |
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Evaluation | Durante el curso tendremos 4 laboratorios y 3 tutoriales. Cada laboratorio es una evaluación obligatoria del curso, y se desarrolla de manera individual. El itinerario es el siguiente: Día 1: Tutorial de Exploración y Visualización de Datos en R Día 2: Laboratorio 1: Exploración y Visualización de Datos Día 3: Tutorial de Clasificación con scikit-learn Día 4: Laboratorio 2: Clasificación Día 5: Tutorial de Clustering en R Día 6: Laboratorio 3: Clustering Día 7: Tutorial y Laboratorio 4: Reglas de Asociación Día 8: Por definir. Para aprobar el curso debe tener promedio >= 4.0 en los laboratorios y no faltar a ninguno. Debe informar con anticipación a los profesores en caso de no poder asistir a alguno de éstos y así ver una solución. El plazo de entrega de cada laboratorio es durante la misma clase. Sin embargo, por cada laboratorio se abrirá una segunda entrega (usualmente con plazo límite unos días después) para que pueda entregar lo que no alcanzó a terminar en la primera entrega. Esta segunda entrega le permitirá subir hasta 0.5 puntos la nota del laboratorio. |
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