Nivel Básico
19 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Domina las funciones matemáticas esenciales para ciencia de datos e inteligencia artificial. Aprende sobre polinomios, trigonométricas, regresión lineal y el perceptrón. Convierte datos en insights aplicando funciones de activación y cálculo de error.
Clases del curso
Todo sobre funciones
Funciones en ciencia de datos
Modela tu primer función
Este no es el fin
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Enrique Devars
Frontend Developer
👨🏫 Desarrollador de software
➕ Amante de las matemáticas
🇲🇽 Ingeniero del Instituto Politécnico Nacional
conocimientos previos
- Programación básica con Python
- Uso básico de la computadora.
software y recursos necesarios
- Google Colab
- Computadora con sistema operativo Windows, Linux o macOS.
Opiniones del curso
4.8 · 1034 opiniones
Pepe Alvar
@virtuanista·
Ahora sé: Lo que es el perceptrón y cómo funciona. Cómo calcular errores en modelos de aprendizaje automático. Cómo leer y entender las matemáticas involucradas en el análisis de datos. Qué es el dominio y rango de una función y cómo se relacionan con la definición de una función. Qué son las funciones matemáticas y cuáles son sus diferentes tipos.
Julian Castro Pulgarin
@jcasttrop·
Este curso es una excelente profundizacion de los conceptos fundamentales para la inteligencia artificial, aborda de una excelente manera los conceptos
Juan Camilo Rojas
@juancamilorojascaldas·
Buen curso para repasar temas importantes en la ruta de aprendizaje. el profesor es claro explicando y trata de hacerlo ameno. Muchas gracias profe!
Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Exelente curso!!! 😌
Gabriel Andrés Montiel Hermosa
@GabrielMontiel·
Un Curso más que maravilloso, la pedagogía y empatía del profe es increíble, te enseña de una forma muy clara dinámica y directa. Entendí, por fin, conceptos elementales y me llenó de mucha inspiración para seguir este camino de aprendizaje. Mil gracias profe, team Platzi y comunidad 💚!
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
EL CURSO ESTA BIEN, PERO DEBERIAN CORREGIR SUS PREGUNTAS DEL EXAMEN, SOBRETODO ESA QUE DICE DE LAS VARIABLES DISCRETAS TIENEN UN NUMERO INFINITO DE VALORES
@tydi68·
Muy buen curso, fue neceserario, sirve como repaso para los cursos pasados.
Jose Carlos Borrayo
@thecircuitproject·
Creo que hay un error en la pregunta de el grupo de valores que puede tomar la variable "dependiente", ninguna respuesta es correcta en las opciones.
Jhon Edicson Joya Calderón
@jhonjoya·
Buen curso, tiene algunas imprecisión con respecto a la linealidad de ciertas funciones, pero sirve mucho para entender el comportamiento de algunas funciones útiles en cálculos para la ciencia de datos.
Orlando castellanos
@lando_ledesma·
un curso simple y repetitivo puesto que en el curso de calculo para data ya se hablo de esto, entonces me parece redundante
Enrique Vidales Ripoll
@chanboox·
Interesante y muy bien explicado
Patrick Antony Bent Bowie
@pbent29·
Gran profe, me gustó bastante este curso, profundicé mas en los distintos tipos de variables y de mucha ayuda/claridad la clase de los perceptrones.
damaris machado
@damarismachado72·
muy buen curso, cada dia me gusta mas esta carrera de data science
Victor Ricardo Esquicha Tejada
@victorricardoesquichatejada·
Good job!
Javier Alvarez
@jalvarez_m·
Mi unico tema es que este curso fue colocado despues de Curso Básico de Cálculo Diferencial para Data Science e Inteligencia Artificial en mi ruta. Ya que este sirve como base para el que fue colocado anteriormente.
Jean Carlo Garcia Quiñones
@jeansiervodedios·
Excelente toda la explicación.
@kevin-toruno·
Se pone interesante a partir del tema del Perceptron.
Ismael Castillo
@ismael-castillo720·
Un excelente repaso
Fernando Ivan Antonio Hernandez Diaz
@feriv7·
Explicaciones muy sencillas que van de lo básico gradualmente hasta lo muy complicado
José Joaquin Tripp Gudiño
@joaquintripp·
Excelente contenido, para mi caso que ya estudie una ingeniería me sirvio mucho para un repaso, pero en el caso de alguién que viene desde 0 no se que tanto le pueda servir.
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Simplemente... Woooow!!!!
Mercedes Jue
@juemercedes·
Excelente profesor!
JHON ERIK BERMUDEZ BARRERA
@artisfb1·
La verdad si, super bueno
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Excelente siempre Enrique Muy buen curso
Ronald Adrián Grance Vargas
@roogpy375·
Excelente el profe como siempre!!! Muy buen curso
Ignacio Andrés Robles Rodríguez
@NachoRob·
Cada curso que paso digo lo mismo, ES FUNDAMENTAL DE TOMAR! a menos que seas un matemático muy experimentado, claro. El approach del profesor es excelente y muy dinámico. Hace que cualquiera pueda entender las matemáticas.
Steban Cadena
@steban_ca·
Está genial el ver las funciones desde un enfoque computacional, muy interesante
@celcuentatra·
buen inicio al mundo matematico
Miguel Alberto Ramirez Soto
@mglrmrz·
Repase lo aprendido en la universidad, muy bien explicado y excelente profesor
Leandro Alexander Garrido Zinola
@f.rodito1970·
Excelente el profesor y el contenido
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist
128 horas
30 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
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Ruta de Matemáticas
63 horas
12 Profes
Aprende en casa temas de matemáticas como álgebra, ecuaciones, funciones, cálculo y probabilidad. Desarrolla tus propios análisis matemáticos y aplícalos.
Ruta
Matemáticas para Programación
35 horas
7 Profes
Profundiza en los conceptos matemáticos cruciales para entender algoritmos, estructuras de datos y la lógica detrás del software de alto rendimiento.
Ruta
Data Scientist con Python
99 horas
18 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
Data Analyst
56 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
Matemáticas para Machine Learning con Python
29 horas
7 Profes
Comprende cómo usar el poder de las matemáticas para crear y optimizar modelos de machine learning.
Ruta
Análisis de Datos con Python
32 horas
5 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender