Lecciones

Resumen de cada lección de los cursos de la Academia:

8 - Bases y espacios vectoriales

(Marzo 10, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

Esta lección veremos los conceptos de bases y espacios vectoriales y su aplicación en el Machine Learning.

7 - Norma de un vector

(Marzo 8, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección hablaremos de la norma de un vector y en particular hablaremos de dos tipos de norma: la norma L1 y la norma L2.

6 - El producto punto entre vectores

(Marzo 6, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección hablaremos del producto punto, una operación vectorial básica y que usaremos más adelante para calcular lo que se conocen como proyecciones y descomposiciones vectoriales.

5 - Operaciones básicas con vectores

(Marzo 3, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección vamos a hablar de las tres operaciones básicas que podemos realizar con vectores: la suma, la resta de vectores y la multiplicación de un vector por un escalar.

4 - Vectores: definiciones y conceptos básicos

(Marzo 1, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos una definición del concepto de vector así como la notación a utilizar y el concepto de dimensionalidad de un vector.

3 - Motivación: el papel de los vectores en la Ciencia de Datos y el Machine Learning

(Febrero 27, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos, a través de diferentes ejemplos, el papel que desempeñan los vectores en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.

2 - Ejemplos de aplicación del Álgebra Lineal en Ciencia de Datos y Machine Learning

(Febrero 24, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos ejemplos específicos de uso del Álgebra Lineal en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.

1 - ¿Qué es el Álgebra Lineal?

(Febrero 22, 2023 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta primera lección vamos a entender qué es el Álgebra Lineal y su importancia en la Ciencia de Datos y el Machine Learning.

13 - Proyecto final: limpieza, análisis y clasificación de datos con NumPy

(Enero 11, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En este proyecto final usaremos varias herramientas de NumPy para abordar un problema de segmentación de clientes

12 - Funciones avanzadas en NumPy

(Enero 9, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos funciones para concatenar arreglos y las funciones 'where' y 'random.seed' usadas comúnmente en proyectos de Machine Learning y Ciencia de Datos.

11 - Copias 'shallow' y 'deep' en arreglos Numpy

(Enero 6, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección veremos en detalle en qué consisten las copias 'shallow' y 'deep' que permiten mantener o no una copia de un arreglo al momento de procesarlo.

10 - Indexación y slicing de arreglos

(Enero 4, 2023 - NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning)

En esta lección hablaremos de la indexación y el slicing, que permiten operar sobre elementos específicos o sobre porciones de un arreglo de NumPy.