Matemáticas para Machine Learning y Data Science

¡Bienvenido al curso "Matemáticas para Machine Learning y Data Science"! 🤓🎉 Cuida tus habilidades matemáticas para convertirte en un experto en ML y DS.

En este curso, Edward Cruz Saúnez te guiará a través del mundo fascinante de las Matemáticas Aplicadas al Machine Learning (ML) y Data Science (DS). 🧮⚫️

¿Por qué estas matemáticas son cruciales?

¿Qué aprenderás?

• Álgebra Lineal: Aunque puedas recordar esta materia de tus días universitarios con algo de recelo, su relevancia en ML y DS es innegable. 📐⚛️ Te mostremos cómo las matriz y los vectores se aplican en la realidad, desde el análisis de componentes principales hasta la optimización de modelos complejos.

• Teoría de la Probabilidad y Estadística: Este es el corazón del ML. Entender cómo funcionan las probabilidades y las estadísticas no solo te ayudará a interpretar los resultados de tus modelos, sino que también te permitirá predecir patrones y tendencias con mayor precisión. 🎲📊

• Cálculo multivariante: La extensión del cálculo que nos permite trabajar con múltiples variables al mismo tiempo. Es clave para el entendimiento de la optimización y las técnicas de ML, especialmente en la búsqueda del gradiente y la implementación de algoritmos eficientes. 🌐🔢

Ejercicios resueltos y propuestos para practicar

Este curso se caracteriza por su enfoque práctico, con una amplia gama de ejercicios resueltos que te permitirán comprender cada concepto desde una perspectiva aplicada. Además, tendrás acceso a ejercicios propuestos que desafiarán tus habilidades y te ayudarán a consolidar tu aprendizaje. 📈👩‍🎫

¿Cómo estarás organizado el curso?

El curso está estructurado en módulos que avanzan de manera sucesiva, cada uno abordando los siguientes aspectos clave:

• Fundamentos Matemáticos para ML y DS: Comenzaremos con un repaso de las matemáticas necesarias, asegurándonos de que estás cómodo con los conceptos fundamentales. 🏗️🔍

• Álgebra Lineal en el ML y DS: Profundizaremos en cómo la álgebra lineal se utiliza para entender datos, realizar transformaciones de datos y optimizar modelos de ML. 📊🔬

• Probabilidad y Estadística Aplicada: Te introduciremos a las distribuciones de probabilidad, pruebas estadísticas y cómo interpretar los resultados de tus modelos de ML para tomar decisiones informadas. 🎲📊

• Cálculo Multivariante en el ML y DS: Finalmente, cubriremos cómo el cálculo multivariante se aplica en el entrenamiento de modelos y optimización de hiperparámetros. 🧮✨

¿Qué te espera al final del curso?

Al concluir este curso, estarás equipado con un conocimiento profundo de las matemáticas que subyacen el ML y DS. No solo te sentirás más seguro en la interpretación y aplicación de modelos matemáticos, sino que también tendrás las habilidades necesarias para liderar proyectos innovadores en estos campos emocionantes. 🚀🎓

¡Te esperamos para transformar tus datos en conocimiento y misterio en maravillas con Matemáticas para Machine Learning y Data Science! 🌟💫