Calculus for Data Science & Machine Learning

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¿PARA QUÉ NECESITAS el Curso de Calculus for Data Science & Machine Learning?

El curso «Calculus for Data Science & Machine Learning» es esencial para aquellos interesados en explorar ciencia de datos y aprendizaje automático. No solo fortalece los fundamentos matemáticos esenciales como límites, derivadas e integrales, sino que también muestra su aplicación en algoritmos avanzados de aprendizaje automático y redes neuronales. Comprender el cálculo es crucial para dominar probabilidades, estadísticas y la optimización de modelos, aspectos fundamentales en la ciencia de datos. Este curso ha sido diseñado para proporcionar una comprensión rápida y efectiva de estos temas clave, utilizando herramientas como Anaconda y TensorFlow. Esto te permitirá aplicar tus conocimientos directamente en proyectos prácticos de machine learning y análisis de datos, preparándote para desafíos técnicos en el campo de la inteligencia artificial.

DURACIÓN del Curso de Calculus for Data Science & Machine Learning.

La duración total del curso es de 15 horas.

TEMARIO del Curso de Calculus for Data Science & Machine Learning.

  1. Introduction and Outline.
    • Overview of calculus and its relevance to data science and machine learning.
    • Course objectives and structure.
  2. Limits.
    • Definition and concept of limits.
    • Calculating limits algebraically and graphically.
    • Limits with plotting in Python.
  3. Derivatives from first principles.
    1. Understanding derivatives using the limit definition..
    2. Derivative rules (power rule, chain rule, product rule, and quotient rule.).
  4. Applications of differentiation.
    • Finding the Minimum and Maximum.
    • Newton’s Method in Python.
  5. Integration.
    • Techniques of integration, including substitution and integration by parts.
    • Fundamental Theorem of Calculus.
  6. Vector calculus in multiple dismensions.
    • Introduction to vectors and vector operations.
    • Calculus of vector-valued functions, including gradient, divergence, and curl.
    • Explanation about the Gradient, Jacobian and Hessian.
  7. Setting up your enviroment.
    • Anaconda Environment Setup.
    • How to install Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython, Theano, and TensorFlow.

REQUISITOS

  1. Comprensión sólida de matemáticas de secundaria, incluyendo funciones, álgebra y trigonometría.
  2. Familiaridad con conceptos básicos de probabilidad y estadística.
  3. Conocimientos básicos de programación serán beneficiosos, pero no esencial.
  4. Motivación para aprender y aplicar conceptos matemáticos en problemas de ciencia de datos y aprendizaje automático.

DIRIGIDO A

Este curso está diseñado para cualquier persona que desee aprender cálculo de manera rápida y efectiva. Está especialmente dirigido a estudiantes y profesionales interesados en machine learning y ciencia de datos que puedan haber enfrentado dificultades con los conceptos matemáticos subyacentes. Con un enfoque práctico y aplicado, este curso proporciona las herramientas esenciales para comprender y aplicar el cálculo en problemas reales de machine learning y análisis de datos. Es ideal para aquellos que desean superar barreras matemáticas y avanzar en su carrera o estudios en estas áreas tecnológicas emergentes.

MODALIDAD DEL CURSO

La realización del curso será completamente on-line y evaluado a través de un examen. Una vez superado el mismo, podrás recibir tu título, válido para toda España.

EXAMEN 

Una vez hayas completado el curso, puede realizar el test relacionado y obtener tu título.

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