Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning
Nivel Intermedio
17 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
curso de Fundamentos de Álgebra Lineal para Machine Learning Este curso introduce, de forma práctica e intuitiva, los conceptos esenciales de álgebra lineal que impulsan los modelos modernos de Machine Learning. A través de ejemplos en Python (NumPy/Matplotlib), conectarás teoría con aplicaciones reales como regresión lineal, PCA, embeddings, SVD y sistemas de recomendación. Aprenderás a pensar en términos de shapes, vectores, matrices y transformaciones, a resolver sistemas Ax=b con soluciones estables (pseudo-inversa y regularización) y a descomponer matrices para reducir dimensionalidad, comprimir información y extraer direcciones principales.
Clases del curso
Operaciones con Vectores y Matrices
Multiplicación de Matrices
Construcción de un Modelo de Regresión Lineal
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
Daniel Erazo es AI Software Engineer y emprendedor tecnológico, con especialización en Matemáticas Aplicadas, Desarrollo de Software e Inteligencia Artificial. Actualmente se desempeña como Product Owner en Muyu Education, startup de coaching docente con IA, y es fundador de Twility, iniciativa enfocada en soluciones de HR Tech. Ha desarrollado herramientas de análisis de datos y comportamiento social destacadas por medios como Forbes Ecuador, transformando algoritmos complejos en productos de impacto real. Lidera la comunidad técnica @daniiee, donde comparte contenido especializado en IA, Machine Learning y programación a través de YouTube, TikTok, LinkedIn e Instagram, ayudando a desarrolladores y entusiastas a potenciar sus habilidades con proyectos desafiantes e innovadores.
Proyecto del curso
ValoraX
Vas a construir desde cero, un modelo de regresión lineal “artesanal” para predecir el precio de una vivienda a partir de sus características (metros cuadrados, número de habitaciones). Entenderás cómo usar el Álgebra Lineal para lidiar con datos reales y ruidosos, aplicando la Ecuación Normal para convertir el problema de predicción en un sistema de ecuaciones matriciales. Más que solo escribir código, aprenderás a interpretar qué dicen las matrices sobre tus datos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
130 horas
31 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Machine Learning Engineer
161 horas
37 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Machine Learning y Matemáticas con Python
30 horas
9 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Ruta
Data Scientist con Python
93 horas
17 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Ruta
Machine Learning con Python
30 horas
8 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender