21 lecciones • 4 horas
Curso teórico en donde aprenderás los conceptos y herramientas esenciales del Cálculo, un campo de las matemáticas fundamental para entender las diferentes técnicas y herramientas usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning.
Al final de este curso habrás aprendido
- 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
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, disponibles acá en la Academia, para entender varios conceptos básicos que abordaremos en este curso
Contenido
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO
2 – El Cálculo en la Ciencia de Datos y el Machine Learning
MÓDULO 2: FUNCIONES
5 – Propiedades de las funciones
6 – Funciones de una y de múltiples variables
7 – Funciones más usadas en Ciencia de Datos y Machine Learning
MÓDULO 3: CÁLCULO DIFERENCIAL
9 – Definición de la derivada para funciones univariadas
12 – La regla de la cadena y la derivada parcial
13 – El gradiente y su relación con la derivada
14 – La derivada en la Ciencia de Datos y Machine Learning
MÓDULO 4: CÁLCULO INTEGRAL
15 – La Integral en funciones univariadas
16 – La Integral en funciones multivariadas
17 – La Integral en Ciencia de Datos y Machine Learning
MÓDULO 5: CONCEPTOS BÁSICOS DE OPTIMIZACIÓN
19 – Optimización: obtención de máximos y mínimos
20 – Optimización global y local
21 – Ejemplos de optimización en el Machine Learning
