Las matemáticas son la base de cualquier disciplina científica contemporánea. No es de extrañar, entonces, que casi todas las técnicas de la ciencia de datos moderna (incluido todo el aprendizaje automático) tengan algún fundamento matemático profundo o el otro.
A veces, como científico de datos (o incluso como analista junior en el equipo), tienes que aprender esas matemáticas fundamentales de memoria para usar o aplicar las técnicas correctamente, otras veces puedes simplemente usar una API o el -Algoritmo de caja.
Sin embargo, tener una comprensión sólida de las matemáticas detrás del algoritmo genial que está utilizando para crear recomendaciones de productos significativas para sus usuarios, nunca lo perjudicará.
La mayoría de las veces, debería darte una ventaja entre tus compañeros y hacerte más seguro. Siempre vale la pena conocer la maquinaria debajo del capó (incluso a un alto nivel) que ser solo el tipo detrás del volante sin conocimiento sobre el automóvil.
Matemáticas para ciencia de datos y aprendizaje automático: nivel universitario
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¿Para quién es este curso?
- Estudiantes de ingeniería, ciencia de datos, python y aprendizaje automático
Requisitos
- Conceptos básicos de las matemáticas de la escuela secundaria
Lo que aprenderás
- Introducción a matrix
- Método de eliminación de Gauss
- Propiedades de la matriz y determinantes
- Escalar y reducir la forma escalonada
- Espacios vectoriales
- Conjunto de vectores linealmente dependientes e independientes en espacios vectoriales
- Base de un espacio vectorial
- transformación lineal y ejemplos y ejercicios relacionados
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- Valores propios y vectores propios
- Introducción a las ODE y las PDE
- Probabilidades y estadísticas
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- Media, mediana y moda para datos agrupados y no agrupados
- Veneno, gamma y distribuciones uniformes.
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- Gráfico pi, gráfico de barras, gráfico de líneas e histograma
- Permutaciones y combinaciones
- Conjuntos y diagrama de Venn
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