Curso de metodología matemática para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Descubra las metodologías necesarias para comprender los fundamentos matemáticos del campo.
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En muchos cursos de alto nivel sobre aprendizaje automático y ciencia de datos, encontrará que necesita repasar los conocimientos básicos de matemáticas: cosas que aprendió en la escuela o la universidad, pero que se presentaron en un contexto diferente o no fueron muy claro, por lo que le resultará difícil relacionarlos con su uso en informática. Esta especialización está diseñada para cerrar esa brecha y conectarlo con las matemáticas básicas, desarrollar una comprensión intuitiva y conectarla con el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Examinaremos qué es el álgebra lineal y cómo se relaciona con los datos. Luego veremos qué son los vectores y las matrices y cómo trabajar con ellos.
Sobre la base de esto, se examina cómo optimizar las funciones de ajuste para lograr un buen ajuste de los datos. Comienza con un cálculo introductorio y luego utiliza las matrices y vectores del primer curso para probar el ajuste de los datos.
Utiliza matemáticas de cursos anteriores para comprimir datos de alta dimensión. Este curso es de nivel intermedio y requiere conocimientos de Python y numpy.
Al final de esta pasantía, obtendrás los conocimientos matemáticos necesarios para continuar tu viaje y realizar cursos más avanzados en aprendizaje automático.
A través de las tareas de esta pasantía, utilizarás las habilidades que has aprendido para crear pequeños proyectos en Python en cuadernos interactivos, una herramienta de aprendizaje sencilla que te ayudará a aplicar el conocimiento a problemas del mundo real. Por ejemplo:
