Matemáticas para ciencia de datos, análisis de datos y aprendizaje automático.

Resumen

Aprende los fundamentos de matemáticas para ciencia de datos, análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Programa de estudio

- Introducción a las Matemáticas para la Ciencia de Datos -- Panorama de la Ciencia de Datos, Análisis de Datos y Aprendizaje Automático -- Importancia de las Matemáticas en los Campos Tecnológicos - Álgebra Lineal -- Vectores y Matrices -- Operaciones Matriciales -- Valores Propios y Vectores Propios -- Aplicaciones en Ciencia de Datos - Estadísticas y Probabilidad -- Estadísticas Descriptivas: Media, Mediana, Moda -- Estadísticas Inferenciales: Pruebas de Hipótesis, Intervalos de Confianza -- Fundamentos de la Probabilidad -- Distribuciones de Probabilidad: Normal, Binomial, Poisson -- Estadística Bayesiana y Aplicaciones - Cálculo -- Límites y Continuidad -- Derivadas y sus Aplicaciones -- Integrales y sus Aplicaciones -- Cálculo Multivariable y Derivadas Parciales -- Optimización en el Aprendizaje Automático - Geometría -- Sistemas de Coordenadas -- Transformaciones Geométricas -- Métricas de Distancia y su Papel en el Aprendizaje Automático - Temas Avanzados -- Análisis de Componentes Principales (PCA) para la Reducción de Dimensionalidad -- Descomposición en Valores Singulares (SVD) -- Introducción a Técnicas de Optimización Matemática - Python para Matemáticas y Ciencia de Datos -- Python Básico para el Análisis de Datos -- Uso de Bibliotecas: Numpy, Pandas, Matplotlib -- Implementación de Conceptos Matemáticos usando Python - Conclusión -- Síntesis de Herramientas Matemáticas en la Ciencia de Datos -- Direcciones Futuras y Caminos de Aprendizaje Avanzados - Aplicaciones Prácticas y Proyectos -- Proyectos que exploran aplicaciones del mundo real -- Análisis de conjuntos de datos usando técnicas matemáticas

Enseñado por

Sandeep Kumar Mathur

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