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- Fundamentos de Estadística matemática. - Conceptos clave de Machine Learning. - Desarrollo de modelos y Algoritmos. -Proceso EDA y preprocesamiento de datos. -Tratamiento de Outliers y NaN. -Estandarización y Codificación de características para un modelo. - Entrenamiento de Modelo de ML. -Desarrollo de una APP a partir de un modelo.

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
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LogisticRegression.pkl		LogisticRegression.pkl
MACHINE LEARNING.pdf		MACHINE LEARNING.pdf
README.md		README.md
Sprint 0.ipynb		Sprint 0.ipynb
Sprint 0_USML.pdf		Sprint 0_USML.pdf
Sprint 2.pdf		Sprint 2.pdf
Sprint 3.1.pdf		Sprint 3.1.pdf
Sprint 3.2.pdf		Sprint 3.2.pdf
Sprint 4.1.ipynb		Sprint 4.1.ipynb
Sprint 4.2.pdf		Sprint 4.2.pdf
Sprint 5.ipynb		Sprint 5.ipynb
Sprint 6(Modelo Entrenado).ipynb		Sprint 6(Modelo Entrenado).ipynb
Sprint 6.ipynb		Sprint 6.ipynb
Sprint 7_Bank.pdf		Sprint 7_Bank.pdf
Sprint 7_Tienda.pdf		Sprint 7_Tienda.pdf
Sprint 8.1.pdf		Sprint 8.1.pdf
Sprint 8.2.ipynb		Sprint 8.2.ipynb
app.py		app.py
requirements.txt		requirements.txt
scaler.pkl		scaler.pkl