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IA para Equipos Técnicos
Álgebra Lineal
Aprende a construir una base matemática sólida para comprender, implementar y optimizar modelos de machine learning, utilizando cálculo vectorizado y operaciones con matrices en Python.
ContáctanosConstruye una base matemática para entender y aplicar machine learning, de vectores y matrices a regresión, con código eficiente en Python.
Duración
12 horas
Nivel
Principiante
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Qué ofrece este programa
Fundamentos matemáticos para ML
Comprende los conceptos clave de álgebra lineal que sustentan los algoritmos de machine learning: vectores, distancias, matrices y modelos de regresión.
De las fórmulas al código
Aprende a traducir expresiones matemáticas en implementaciones eficientes en Python, conectando la teoría con flujos reales de trabajo en ML.
Cálculo eficiente y vectorizado
Reemplaza bucles lentos por operaciones vectoriales y matriciales con NumPy para escribir código más rápido, limpio y escalable.
¿A quién está dirigido?
Analistas de datos que están transitando hacia modelos predictivos y machine learning.
Científicos de datos junior que buscan comprender en profundidad cómo funcionan los algoritmos.
Ingenieros de ML que quieren dominar la matemática detrás de la optimización de modelos.
Ingenieros de software que están entrando al campo del machine learning.
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Prerrequisitos sugeridos
* Si necesitas reforzar los fundamentos de Python, puedes apoyarte en el curso Fundamentos de Python para el Análisis de Datos antes de iniciar este programa.
Tienes experiencia escribiendo y depurando scripts básicos en Python.
Estás familiarizado con estructuras de datos tabulares (DataFrames, arreglos).
Comprendes conceptos fundamentales de álgebra (variables, ecuaciones, planos cartesianos).
Has trabajado con datos en herramientas como Excel o pandas.
Módulos del programa
6 Módulos
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Módulo 1. Vectores y operaciones con vectores
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Módulo 2. Distancia entre vectores
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Módulo 3. Matrices y operaciones con matrices
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Módulo 4. Regresión lineal interna
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Módulo 5. Proyecto final
Módulo 6. Evaluación final
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