En este curso aprenderás

  • Qué es el Cálculo y su importancia en la Ciencia de Datos y el Machine Learning

  • El concepto de función y sus diferentes aplicaciones en la Ciencia de Datos y el Machine Learning

  • Los conceptos de la derivada y la integral y el concepto de optimización y sus usos en la Ciencia de Datos y el Machine Learning

Contenido del curso

21 lecciones en total. Se publicarán 3 nuevas lecciones cada semana (lunes, miércoles y viernes). Fecha de inicio: mayo 3 de 2023.

  1. 1

    • ¿Qué es el Cálculo?

    • El Cálculo en la Ciencia de Datos y el Machine Learning
  2. 2

    • ¿Qué es una función?

    • Tipos de funciones

    • Propiedades de las funciones

    • Funciones univariadas y multivariadas

    • Funciones más usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning
  3. 3

    • Conceptos de límite y continuidad

    • Definición de la derivada para funciones univariadas

    • Reglas de derivación

    • La derivada parcial

    • La regla de la cadena y las derivadas parciales

    • El gradiente y su relación con la derivada

    • La derivada en Ciencia de Datos y Machine Learning
  4. 4

    • La integral en funciones univariadas

    • La integral en funciones multivariadas

    • La integral en Ciencia de Datos y Machine Learning
  5. 5

    • ¿Qué es la optimización?

    • Optimización: obtención de máximos y mínimos

    • Optimización global y local

    • Ejemplos de optimización en el Machine Learning

    • Cierre del curso

Requisitos

  • Conocimientos básicos de álgebra a nivel de último año de secundaria

  • Se sugiere haber tomado los cursos “Introducción a la Ciencia de Datos” e “Introducción al Machine Learning” para entender varios conceptos básicos que abordaremos en este curso

Opiniones del curso

5 puntuación por estrellas

Excelente forma de enseñar del Instructor

Marcelo Fabiani

Muy minucioso en cada tema con ejemplos practicos que facilitan aprender las bases teoricas que entrega

Muy minucioso en cada tema con ejemplos practicos que facilitan aprender las bases teoricas que entrega

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5 puntuación por estrellas

agradecimiento

Andrés Alberto Carrasco García

Muchas gracias por compatir los conocimientos de manera detallada y sobre todo intuitiva. Esto considero me permitirá entrar al mundo de ML, de una manera mu...

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Muchas gracias por compatir los conocimientos de manera detallada y sobre todo intuitiva. Esto considero me permitirá entrar al mundo de ML, de una manera mucho más aterrizada. Muchas gracias

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5 puntuación por estrellas

Excelente

Christian Matos

Muy bien explicado, con motivación y al grano.

Muy bien explicado, con motivación y al grano.

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Instructor

Fundador y creador de contenidos en Codificando Bits

Miguel Sotaquirá

Soy Ingeniero Electrónico y tengo una Maestría en esta área, así como un Doctorado en Bioingeniería. Durante 15 años he sido profesor e investigador de varias universidades de Colombia, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning, el Deep Learning y la Ciencia de Datos. De hecho durante mi tesis doctoral explore temas de Machine Learning y algo de Deep Learning (que aún no estaba en auge!) para el análisis de imágenes médicas. En la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido en mi canal de YouTube y a brindar asesoría y formación a personas y empresas en estos temas.