Sparsity in data science

4 a 6 semanas
Lunes a viernes
Horario por definir

Tarifa en México*

Desde 25,000 MXN + IVA
3 meses sin intereses con tarjetas participantes

Tarifa internacional

Desde 1,250 EUR*
Sparsity in data science Colegio Bourbaki

Objetivos

01
La dinámica del curso incluye tanto trabajos prácticos como conceptuales en las matemáticas involucradas.
02
El énfasis del contenido es en la lógica detrás de la elección, preprocesamiento, calibración, implementación y evaluación de estos modelos matemáticos.
03
Exponer los distintos casos en ciencia de datos en los que los problemas de dispersión de las bases de datos ocasionan problemas
04
Dichos problemas pueden ser de sobre-ajuste o falta de convergencia de métodos clásicos.
DESCARGAR TEMARIO
Descargar temario

Perfil de Estudiante

Para todos los cursos a la medida es necesario tener nociones básicas de programación en Python con énfasis en Machine Learning y manejo de Datos, algunos ejemplos de bibliotecas necesarias son Numpy, Pandas y Scikit Learn. Los alumnos que no cuenten con estos requerimientos pueden tomar nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.

Clase abierta

Temario

1. La geometría de Manhattan

2. Lasso y algunas variantes

3. Group Lasso

4. Sistemas de recomendación

5. Compressed sensing

SUSCRÍBETE AL CURSO

Gracias, su información ha sido recibida.
Oops! Something went wrong while submitting the form.
*Aplican restricciones
Contacto
Tarifas hasta Diciembre de 2023, pregunte por opciones para congelar la Tarifa