Curso de Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial
Contenido del curso
Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos
Juan Ochoa
Estudiante
Antonio Demarco Bonino
Estudiante
Joel Angel David Barrantes Palacios
Estudiante
Naren Fragozo
Estudiante
Edwin San
Estudiante
Yeinmy Daniela Morales Barrera
Estudiante
Ruddy Ramos
EstudianteNaren Fragozo
Estudiante
Patricia Carolina Perez Felibert
Estudiante
Santiago Rodriguez Chaves
Estudiante
Andres Sanchez
Estudiante
Joseph Lázaro Ricardo
Estudiante
Jhon Freddy Tavera Blandon
Estudiante
Jorge Andres Avendano Carabali
Estudiante
Nahuel Caero
Estudiante
Hansel Alejandro Tapias Chaparro
Estudiante
Pool Nuñez
Estudiante
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Estudiante
Juan R. Vergara M.
Estudiante
Angel Ardon
Estudiante
GUSTAVO GALVIS
Estudiante
Edgardo Cuello
Estudiante
Juan-David Gil
Estudiante
Alejandro José Hugo Escalante Santos
EstudianteBuen curso! Recomiendo hacer todos los de matemática orientados a ciencia de datos ya que se complementan entre sí
Voy a hacerte caso en todos los sentidos
:-)
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.
Entendí temas que no pude en la universidad, gracias Platzi! 💚
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Buen curso Platzi. Gracias.
- 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.
Excelente profesor, me encantó este curso
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.
18. Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos
Aunque ya tenía conocimientos en manejo de funciones, este curso me sirvió para aprender a usar Notebooks.
****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
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
Buen curso y buen profe.
A mi parecer al contenidole falto una parte teorica mas completa o que al menos refuerce lo que se esta viendo en cada clase. Tuve que buscar referencias externas y leer algumos articulos para poder entender bien el porqué detras de cada funcion o concepto que se explicaba.
Dejando eso de lado, el profesor fue muy claro durante las explicaciones y el nombrar los usos en ciencia de datos de cada funcion, aunque sea breve, me mantenia motivado a seguir aprendiendo.
Gracias por lo aprendido!
muy buen curso, increíble, no sabia muchas cosas
Gracias crack, muy buena enseñanza...
Me encanto este curso. Necesitaba esta base para entender los conceptos de machine learning. Despues de esto, el camino sera de sufrimiento y largo.
Entendiendo los fundamentos matemáticos el cielo es el límite 🚀
Excelente curso, me gusto el ir aplicando las funciones a python.
Gracias!!! profe Enrique, excelente curso.
súper complacido. mucha claridad y aplicabilidad. felicitaciones!!
muy buena la metología. Gracias profe.
Excelente curso.
