Lecciones

Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:

9 - Proyecto: segmentación de clientes con Modelos de Mezcla Gaussiana

(Enero 4, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección aplicaremos de forma práctica lo aprendido acerca de los Modelos de Mezcla Gaussiana para resolver un problema de segmentación de clientes.

8 - Modelos de Mezcla Gaussiana: explicación detallada

(Enero 2, 2024 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección veremos una explicación detallada de todo el componente matemático detrás de los Modelos de Mezcla Gaussiana

7 - ¿Qué son y para qué sirven los Modelos de Mezcla Gaussiana?

(Diciembre 30, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección vamos a entender qué son y para qué sirven los Modelos de Mezcla Gaussiana en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.

6 - Proyecto: reducción de dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales

(Diciembre 28, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección veremos un proyecto práctico donde usaremos el Análisis de Componentes Principales para llevar a cabo la reducción de dimensionalidad de un set de datos.

5 - Análisis de Componentes Principales: explicación detallada

(Diciembre 26, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección veremos la explicación detallada de todo el componente matemático detrás del Análisis de Componentes Principales.

4 - ¿Qué es y para qué sirve el Análisis de Componentes Principales?

(Diciembre 23, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección veremos qué es y qué aplicaciones tiene el Análisis de Componentes Principales en la Ciencia de datos y el Machine Learning.

3 - La matriz de covarianza

(Diciembre 21, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección vamos a entender el concepto de la matriz de covarianza el cual complementaremos con un sencillo ejemplo de cálculo.

2 - La correlación

(Diciembre 19, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta lección hablaremos de la correlación, una operación muy similar a la covarianza pero que es independiente de la escala de los datos

1 - La covarianza

(Diciembre 16, 2023 - Probabilidad Nivel Avanzado)

En esta primera lección vamos a entender el sencillo concepto de la covarianza que es la base de una amplia variedad de técnicas usadas en Machine Learning y Ciencia de Datos.

11 - Ejemplo práctico: detección de anomalías usando la distribución Gaussiana

(Diciembre 9, 2023 - Probabilidad Nivel Intermedio)

En esta lección veremos de forma práctica cómo usar esta distribución Gaussiana para desarrollar un sencillo modelo para detección de anomalías.

10 - La distribución Gaussiana (o Normal)

(Diciembre 7, 2023 - Probabilidad Nivel Intermedio)

En esta lección veremos qué es la distribución Gaussiana o Normal, una distribución de probabilidades fundamental en Ciencia de Datos y Machine Learning.

9 - Densidad de probabilidad y distribución acumulada

(Diciembre 5, 2023 - Probabilidad Nivel Intermedio)

En esta lección veremos las funciones densidad de probabilidad y de distribución acumulada, usadas para caracterizar una variable aleatoria continua.