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

Resumen

En este curso, aprenderemos los elementos esenciales de Matemáticas para Ciencia de Datos, Análisis de Datos y Aprendizaje Automático. También discutiremos la importancia del Álgebra Lineal, la Estadística y Probabilidad, Cálculo y Geometría en estas áreas tecnológicas.

Dado que la ciencia de datos es estudiada tanto por ingenieros como por estudiantes de comercio, este curso está diseñado de manera que sea útil tanto para principiantes como para nivel avanzado. Las lecciones del curso también son beneficiosas para los estudiantes de Ciencias de la Computación/inteligencia artificial y quienes están aprendiendo programación en Python.

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

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Enseñado por

Sandeep Kumar Mathur

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Asignaturas

Ciencia de datos