Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos

Clase 18 de 18 • Curso de Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial

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Juan Ochoa

student•

Buen curso! Recomiendo hacer todos los de matemática orientados a ciencia de datos ya que se complementan entre sí

Antonio Demarco Bonino

student•

Voy a hacerte caso en todos los sentidos

Joel Angel David Barrantes Palacios

student•

:-)

Naren Fragozo

student•

Los fundamentos matemáticos para un científico de datos incluyen:

Álgebra lineal: la comprensión de vectores, matrices y operaciones lineales para el manejo de datos multidimensionales.
Estadística: la comprensión de las distribuciones, la inferencia estadística, la regresión y la técnica de análisis de varianza (ANOVA).
Probabilidad: la comprensión de la probabilidad, la distribución normal y la teoría de decisiones probabilísticas.
Optimización: la comprensión de la optimización de funciones y la resolución de problemas de optimización.
Cálculo: la comprensión de las funciones, las derivadas e integración para el análisis de datos y modelos.
Teoría de la información: la comprensión de la codificación y compresión de datos y la teoría de la entropía.
Programación: la comprensión de uno o varios lenguajes de programación para la implementación de modelos y análisis de datos.

Estos son solo algunos de los fundamentos matemáticos esenciales para un científico de datos, y puede haber otros conceptos y técnicas matemáticas importantes que deben conocerse en función del enfoque y los proyectos específicos.

Edwin San

student•

Entendí temas que no pude en la universidad, gracias Platzi! 💚

Yeinmy Daniela Morales Barrera

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Ruddy Ramos

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Buen curso Platzi. Gracias.

Naren Fragozo

student•

Los fundamentos de la ciencia de datos e inteligencia artificial incluyen:

Aprendizaje automático: el proceso de entrenar un modelo con datos para que pueda realizar predicciones o tomar decisiones sin programación explícita.
Algoritmos de clasificación: los algoritmos utilizados para identificar a qué categoría pertenece un objeto en función de sus características.
Algoritmos de regresión: los algoritmos utilizados para predecir un valor numérico a partir de un conjunto de características.
Mineria de datos: el proceso de descubrir patrones y relaciones en grandes cantidades de datos.
Análisis exploratorio de datos: la exploración inicial de un conjunto de datos para comprender su estructura y su contenido.
Visualización de datos: la representación gráfica de datos para facilitar su comprensión y análisis.
Preprocesamiento de datos: el proceso de limpieza, integración y transformación de los datos antes de su uso en un modelo de aprendizaje automático.
Evaluación de modelos: la medición de la precisión y el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.
Optimización de hiperparámetros: el proceso de ajustar los parámetros de un modelo de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento.
Deep learning: una subárea de aprendizaje automático que se enfoca en la construcción de modelos con muchas capas para aprender características complejas a partir de datos.

Estos son solo algunos de los fundamentos de la ciencia de datos e inteligencia artificial, y hay muchos otros conceptos y técnicas importantes que también se deben conocer.

Patricia Carolina Perez Felibert

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Excelente profesor, me encantó este curso

Santiago Rodriguez Chaves

student•

Excelente curso, soy ingeniero y repasar todos estos temas de algebra y matemáticas que me encantan hacen que me emocione estar estudiando data science. muchas gracias profe enrique.

Andres Sanchez

student•

18. Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos

La ciencia de datos no son nada más que matemáticas aplicadas con un gran poder de cómputo.
Excelente curso

Joseph Lázaro Ricardo

student•

Aunque ya tenía conocimientos en manejo de funciones, este curso me sirvió para aprender a usar Notebooks.

Jhon Freddy Tavera Blandon

student•

****Muy bueno el curso aprendí mucho sobre matemáticas y como operarlas para ciencia de datos. Aunque me quedaron muchas dudas, u unas ganas de aprender mucho mas y calmar esta sed de nuevos conocimientos en este mundo de los datos, sobre todo en mi ruta que es Data Scientist. Gracias al profe tiene una forma de enseñar muy dinámica. Gracias Platzi y no paren de aprender

Jorge Andres Avendano Carabali

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answers exaMen Resumen 1. ¿Cuál es la definición correcta de una función? Es una regla de asignación que a cada elemento de un conjunto A se le asigna un elemento de un conjunto B 2. ¿Cómo podemos representar una función? Todas son formas de representar una función. 3. Las variables discretas tienen un número infinito de elementos dentro del conjunto que representan. Falso 4. El conjunto de valores que puede tomar la variable independiente y están definidos en la función es el ___________. El conjunto de valores que nos otorga una función se le conoce como ______________.

Dominio y rango

¿Qué símbolo que nos sirve para representar una sucesión de sumas? Σ 6. ¿Cuál de estos es ejemplo de una función lineal? ax+b 7. ¿Cuál de estos es ejemplo de una función polinómica? x^3+4x^2+1 8. ¿Cuál de estos es ejemplo de una función trascendente? sin(x) 9. Las funciones trascendentes pueden ser representadas con polinomios. Falso 10. Si queremos lograr que una función se desplace a la izquierda ¿Cuál es la expresión correcta? y=f(x+c) 11. El perceptrón simula el comportamiento de manera artificial el comportamiento de una neurona. Verdadero 12. Los pesos sinápticos dentro del modelo del perceptrón nos sirven para: Dar importancia a las señales de entrada otorgándoles una ponderación. 13. ¿Qué función de activación es usada para problemas relacionados con probabilidad? Función sigmoide 14. La regresión lineal simple nos permite: Aproximar la relación entre dos variables. Se utiliza mucho para predecir un comportamiento de naturaleza lineal. 15. Este concepto nos ayuda a medir que tan equivocada es la relación entre dos resultados. Error Ver menos