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Propósito: Introducir a los estudiantes a los modelos de aprendizaje supervisado para predicción y clasificación.

Propósito: Introducir a los estudiantes a técnicas de agrupamiento y reducción de dimensionalidad. • Herramientas a utilizar: o Google Colab para la codificación. o Lenguaje R: librerías como cluster, factoextra, dbscan, ggplot2. Etc. o Github: Guardar base de datos en su repositorio

Practica de manejo de base de datos: Tarea 1: Preprocesamiento de Datos  Propósito: Introducir a los estudiantes al manejo y limpieza de datos. Desarrollar habilidades para identificar datos faltantes, valores atípicos y escalado de variables, fundamentales para el modelado.

Propósito: Introducir a los estudiantes al manejo y limpieza de datos. Desarrollar habilidades para identificar datos faltantes, valores atípicos y escalado de variables, fundamentales para el modelado

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