Las matemáticas son necesarias en muchos aspectos de la tecnología del siglo XXI, sobre todo cuando se trata de temas como Machine Learning, Inteligencia Artificial o Data Science. En estas ramas, son muchos los algoritmos que se utilizan para optimizar y tener algoritmos robustos, pero pocas las personas que los entienden. Nuestra trilogía de cursos de métodos numéricos ha vuelto con la segunda parte, álgebra lineal numérica, para darle un giro de 180 grados a esta forma de trabajar y a explicarte todo lo que necesitas saber sobre algoritmos, su validez, en cuánto se equivocan y cuál es el pseudocódigo de los mismos para que los puedas programar en cualquier leguaje de programación.

¿Quieres conocer a fondo los algoritmos que usan las librerías más avanzadas de Machine Learning?

¿Te interesan las matemáticas que sustentan los algoritmos de redes neuronales?

¿Eres un desarrollador con habilidades en algún lenguaje de programación que quieres seguir unas buenas prácticas a la hora de tener en cuenta las aproximaciones numéricas?

Si la respuesta a alguna de estas preguntas es sí, sin duda este será el curso que te vendrá como anillo al dedo para subir de nivel tus habilidades y convertirte en todo un profesional. En particular, para nuestro curso nosotros usaremos Python, uno de los lenguajes más utilizados y buscados por los profesionales del Data Science en la empresa, para que así estés al día en tecnología y algoritmos y no solo en la teoría detrás de ellos. Nuestro curso tiene más de 30 algoritmos explicados e implementados al detalle, con mejoras significativas y ejemplos desgranados al detalle para que entiendas y sepas aplicar cada uno de ellos en todos los escenarios.

El curso ha sido diseñado para ir combinando la teoría y después, aplicarla en la práctica. Primero con pseudocódigo, por si quieres usar cualquier lenguaje de programación, pero también programada al 100% en Python.