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Esta pasantía es para estudiantes que desean explorar o avanzar en carreras en ciencia de datos o comprender algo de la ciencia de datos para sus funciones actuales. El curso se basará en fundamentos matemáticos previos y proporcionará importantes herramientas aplicadas para analizar y utilizar grandes datos.
Durante la pasantía, los alumnos pueden practicar de forma independiente y en grupos utilizando Python y los principios del álgebra lineal. Los estudiantes también participarán en tareas de programación, tareas calificadas por pares, cuestionarios y temas de discusión como modelos de datos y matrices.
Lo que aprenderá en este curso es el primero de una serie diseñada para principiantes interesados en aprender a aplicar conceptos básicos de ciencia de datos a problemas reales. Pueden ser estudiantes que estén considerando una carrera en ciencia de datos y quieran aprender más, o profesionales/empresas que quieran aplicar los principios de la ciencia de datos en su trabajo. O tal vez simplemente tenga curiosidad, un aprendiz permanente, atraído por las poderosas herramientas que ofrecen la ciencia de datos y las matemáticas. Cualquiera que sea su motivación, estamos aquí para brindarle el apoyo y la información que necesita para comenzar.
En este curso, cubriremos los principios básicos del álgebra lineal, que incluyen:
Ya sea que haya estudiado algunos de estos conceptos en el pasado y esté buscando perfeccionarlos o sea completamente nuevo en estos conceptos, aquí encontrará materiales de estudio que lo ayudarán. ¡Empecemos!
Lo que aprenderá en este curso será cómo encontrar el álgebra matricial e inversa usando Python. También practicará el uso de la reducción de filas para resolver ecuaciones lineales y aprenderá a definir transformaciones lineales. ¡Empecemos!
Lo que aprenderás en este curso aprenderás a distinguir entre los diferentes tipos de modelos de regresión. Puede aplicar el método del cuadro pequeño a un conjunto de datos manualmente y usando Python. Además, aprenderá a utilizar un modelo de regresión lineal para identificar escenarios. ¡Empecemos!
Lo que aprenderás en este curso será revisar los detalles del proyecto final. Además, creará y ejecutará su propio modelo de regresión y compartirá los resultados con sus colegas. ¡Empecemos!
