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Estudiar algoritmos de Machine Learning y ponerlos en práctica utilizandofuentes de datos reales.
Practicar el manejo de objetos matemáticos utilizando Python para optimizar elcódigo y así como conocer nuevas.
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“La forma en que lo llevan el curso es muy bueno, es decir, de la teoría a la práctica. El que nos hagas pensar en otras aplicaciones, le da un mayor valor, ya que eso permite ver más allá de los ejemplos vistos.
Aunado a eso, el tiempo que dedican a resolver las dudas, y las diferentes formas de abordarlas, es algo que también valoro y agradezco muchísimo, así como el incitar la participación.
En resumen estoy muy contento y agradecido por este maravilloso curso, que si bien el contenido es excelente, también la forma y dedicación con la que lo imparten.”
- Jorge
“Es un curso avanzado, bastante completo en temas de Machine Learning, desmenuzarás y entenderás modelos de predicción en casos reales, los cuales aplicarás. Los profesores tienen mucha paciencia, y disponibilidad para esclarecer tus dudas, entre clases o fuera de ellas, si no te quedan claras las clases puedes repasar a través de los vídeos, los cuales también son de mucha ayuda. Es bastante completo, se necesitan bases de programación, y de matemáticas (los profesores facilitan mucho este último). Se lo recomiendo a todo aquel que esté interesado en enriquecer y fortalecer sus conocimientos en ML.”
- Paola
“Quedé más que satisfecha con los contenidos entregados, fue la mejor decisión que pude tomar.
Creo que la autocrítica vendría de mi parte, hubiese querido poder dedicarle más tiempo, pero aún así me quedo la impresión de haber aprendido bastante.
Como recomendaciones, creo que el formato de dos clases a la semana es bastante cómodo, pues permite que los contenidos se mantengan frescos.”
- Daniela
“Recomiendo el curso… Los ejercicios están muy bien elegidos y los ejemplos son muy elocuentes por sí mismos, razón por la cual son más que útiles y apropiados para la comprensión de los temas por parte del principiante. Una especial felicitación para el Dr. Alfonso por su expertise en la materia.”
- Pablo
a. Estudiar las ideas provenientes de las matemáticas utilizadas en Ciencia de Datos desde tres puntos principales: la Probabilidad, el Álgebra Lineal y la Optimización.
b. Familiarizar al estudiante con el lenguaje matemático comúnmente utilizado en Ciencia de Datos así como su utilidad tanto para resolver problemas concretos como para identificar dificultades.
c. Estudiar algunos algoritmos y modelos matemáticos comúnmente utilizados en Machine Learning desde un punto de vista detallado para poner en práctica lo aprendido.
d. Practicar el manejo de objetos matemáticos utilizando Python.
