Programación de Clústers y Análisis de Sentimientos
Clase 28 de 28 • Curso de Introducción al Álgebra Lineal: Vectores
Contenido del curso
- 2

Vectores y Escalares: Conceptos y Operaciones Básicas
19:16 - 3

Convenciones y Notación en Vectores y Escalares
09:04 - 4

Modelo RGB y su implementación en Python
11:50 - 5

Adición de Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
08:03 - 6

Suma de Vectores en Python con NumPy
10:30 - 7

Producto Escalar-Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
16:56 - 8

Operaciones con Escalares y Vectores en Python usando NumPy
18:37 - 9

Producto Interno de Vectores: Definición y Propiedades
12:45 - 10

Producto Interno de Vectores en Python con NumPy
12:20 - 11

Análisis de Sentimientos de Tweets con Vectores de Palabras
16:00
- 12

Funciones Lineales: Transformación de Vectores en Escalares
11:50 - 13

Funciones Lineales y Propiedades de Superposición
14:22 - 14

Teoremas y Corolarios en Funciones Lineales
18:02 - 15

Funciones Afines: Propiedades y Ejercicios Prácticos
10:02 - 16

Aproximaciones de Taylor: Modelos Lineales de Funciones No Lineales
08:38 - 17

Aproximaciones de Taylor y análisis de error en Python
13:48 - 18

Regresión Lineal con Datos Geográficos y Socioeconómicos
22:26
- 19

Propiedades y Cálculo de la Norma de Vectores
17:18 - 20

Cálculo de Distancias entre Vectores usando Normas Euclidianas y LP
22:47 - 21

Optimización de Visitas para Arrendar Departamentos
10:11 - 22

Cálculo de Desviación Estándar en Series de Tiempo con NumPy
16:29 - 23

Modelo de Riesgo Retorno en Inversiones de Acciones
12:57 - 24

Cálculo de Ángulos y Correlación entre Vectores
10:29
¿Qué desafíos enfrentan los corredores de maratón?
Correr un maratón es una gran prueba de resistencia física y mental. Uno de los mayores desafíos que enfrentan los corredores es el famoso "muro". Este suele ser un punto del recorrido donde el cuerpo y la mente se cuestionan si continuar vale la pena. La resistencia física es importante, pero la fortaleza mental puede ser el verdadero obstáculo. Es admirable cómo superar estos desafíos también refleja el proceso de aprendizaje en otras áreas.
¿Qué habilidades has desarrollado en este curso?
Al finalizar este curso, has adquirido varias competencias valiosas en el ámbito de la programación y el análisis de datos. Ahora puedes:
- Preparar y programar k-means, una técnica fundamental de agrupamiento de datos.
- Crear tus propios clústers, sin importar las dimensiones, ya sea una, dos, tres, cien o incluso mil.
- Optimizar y sugerir la mejor opción en contextos variados.
- Priorizar decisiones, como la elección de un nuevo departamento.
- Realizar análisis rudimentarios de sentimientos.
- Plantear un posible proyecto de cálculo de riesgo en inversiones de acciones.
Estas habilidades son esenciales para cualquier persona interesada en ciencias de datos, analítica predictiva o simplemente en mejorar sus capacidades técnicas en programación.
¿Qué hacer si aún tienes dudas?
No te preocupes si todavía tienes dudas o sientes que algunos conceptos no quedaron del todo claros. A continuación, te ofrezco algunos consejos útiles:
- Revisitar cursos previos: Se recomienda hacer cursos introductorios de programación con Python y matemáticas básicas. Estos recursos te proporcionarán fundamentos sólidos para entender conceptos avanzados.
- Conceptos avanzados de cálculo: Si algunos elementos del cálculo integral y diferencial fueron difíciles de entender, puedes explorar cursos específicos de Platzi que abordan estos temas.
- Participar en la comunidad: La comunidad de Platzi está siempre disponible para ayudarte. No dudes en dejar tus preguntas en los comentarios, donde tanto el instructor como otros estudiantes pueden ofrecerte su ayuda.
¿Por qué es importante presentar el examen final?
Presentar el examen final de este curso es crucial por varias razones:
- Evaluación de conocimientos: Te permite evaluar cuánto has aprendido y qué áreas necesitas reforzar.
- Consolidación de conocimientos: Al poner en práctica lo aprendido, los conceptos se asientan mejor en tu memoria.
- Feedback: Al final podrás ver cuáles son tus áreas de mayor fortaleza y cuáles requieren más atención.
- Motivación: Compartir tus resultados puede ser motivante y te permitirá ver tu progreso.
Recuerda que el aprendizaje es un camino continuo. ¡No dudes en compartir tus resultados y seguir explorando en la plataforma!