Matemáticas Esenciales para Ciencia de Datos y Machine Learning
Domina las Matemáticas Esenciales para Ciencias de Datos y Aprendizaje Automático: Desde vectores hasta estadística, ¡transforma tu perspectiva con el Instituto Humai!
4.0(18)
153 learners
What you'll learn
Comprender y aplicar conceptos básicos de vectores y matrices en el contexto de ciencias de datos.
Ejecutar procedimientos de factorización y funciones para optimizar modelos de aprendizaje automático.
Analizar y calcular probabilidades para mejorar la toma de decisiones en data science.
Utilizar técnicas estadísticas para interpretar e inferir datos en proyectos de análisis.
This course includes
14.3 hours of video
Certificate of completion
Access on mobile and TV
Course content
1 modules
• 8 lessons
• 14.3 hours of video
Matemáticas Esenciales para Ciencia de Datos y Machine Learning
8 lessons
• 14.3 hours
▶
Vectores - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #101:50:29
Matrices - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #202:00:01
Factorización - Matemáticas para Ciencias de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #301:29:56
Funciones - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #401:46:24
Optimización - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #502:28:18
Probabilidad - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #602:24:08
Estadística - Matemáticas para Cs. de Datos y Aprendizaje Automático - Clase #702:14:51
