Lugar donde guardar notas de los directos de 100 horas de datos. Estos directos los hago en Twitch. Además de esto, cada sesión la subo al canal de youtube de directos dentro de una lista de reproducción

0. Repasando Python
1. Introducción data visualization
2. Trabajamos por nuestra cuenta con el dataset de ventas de videojuegos
3. Manipulación de datos con Pandas
4. Modificamos nuestro anterior notebook para trabajar con pandas
5. Buscamos datos públicos de Open data y los analizamos
6. Data Cleaning
7. Intro a machine learning
8. Pycaret

Para poder trabajar en local necesitarás tener jupyter notebook instalado. Pero, no te preocupes he creado una imagen de docker para que puedas arrancarlo sin muchas complicaciones. Para ello ejecuta el siguiente script:

sh ./run.sh

Esto internamente crea y arranca una imagen de Docker montando el directorio actual en el contenedor para persistir los cambios en esta misma carpeta.

Si quieres trabajar con los notebooks en la nube existen tres alternativas que yo conozca.

• Kaggle
• Google Colab
• Jupyter notebook

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