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 tercera parte, EDOs y EDPs numéricas, 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 métodos 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 en detalle. Además, cada implementación cuenta con un ejemplo para que entiendas y sepas aplicar cada método.
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.
Los 4 grandes bloques temáticos del curso incluyen
- Ecuaciones Diferenciales Ordinarias para problemas de valores iniciales y valores frontera
- Teoría de la aproximación numérica
- La resolución de sistemas de ecuaciones no lineales
- Ecuaciones en Derivadas Parciales
Tendrás todo el código fuente en Google Colab desde el primer minuto, así como las transparencias a tu disposición para poder consultar la teoría, los ejemplos y la programación. Así que aprovecha para adquirir estas habilidades sin andarnos por las ramas. De este modo, tu nivel de programación tendrá un incremento brutal y te convertirás en un candidato perfecto para las empresas que están ahí fuera esperando a gente como tú.
No te pierdas la tercera y última parte de nuestra saga de Métodos Numéricos con Python.
¡Nos vemos en clase!
Qué vamos a aprender
En este curso aprenderemos métodos numéricos del mundo de las EDOs y EDPs y los programaremos en Python para que puedas ponerlos en práctica desde el minuto cero
- Plantear y estudiar los problemas de valores iniciales en ecuaciones diferenciales ordinarias
- Estudiar la existencia de solución, la unicidad y comprobar que una EDO está bien planteada
- Resolver problemas de valores iniciales en EDOs de orden superior, reduciéndolo a un sistema de EDOS lineales de primer orden
- Estudiar la estabilidad de los algoritmos y saber enfrentarse a los sistemas diferenciales tipo Stiff, valorando la región de estabilidad de cada uno
- Realizar transformaciones potenciales y exponenciales para conseguir relaciones polinómicas en funciones más complejas
- Aproximar mediante funciones trigonométricas las funciones (series de Fourier)
- Calcular el orden de convergencia y de consistencia de los métodos del curso
- Resolver EDPs de segundo orden de tipo elípticas, parabólicas e hiperbólicas
- Comprender a fondo el algoritmo del gradiente descendente
- Aproximar mediante polinomios cualquier tipo de función por mínimos cuadrados
Requisitos del curso
Este es un curso de nivel experto, por tanto es requisito indispensable:
- Completar el curso básico de programación en Python de la A a la Z para tener las bases de programación
- Completar los cursos de Álgebra Lineal y de Cálculo en una Variable para para tener las bases de matemáticas
- Completar la primera y segunda parte de la trilogía de Métodos Numéricos, ya que los conocimientos ahí explicados son requisito indispensable para este curso, que se trata de la tercera parte de la trilogía
- Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel de usuario
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