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 llegado 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.
- ¿Sabes que cuando aplicas un algoritmo, siempre tiene error?
- ¿En qué se diferencia un sistema de 32 y de 64 bits?
- ¿Sabrías hallar el cero de una función sin conocer su expresión?
- ¿Podrías encontrar un polinomio que pase por una serie de puntos e incluso aproximar su derivada o integral?
Si la respuesta a alguna de estas preguntas es no, 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 cerca de 50 algoritmos explicados e implementados al detalle, con mejoras significativas y ejemplos para que entiendas y sepas aplicar cada uno de ellos en todos los escenarios.
- Empezaremos haciendo un repaso de los conceptos de los cursos previos de cálculo que nos van a hacer falta para demostrar la convergencia de muchos de estos algoritmos, así como para cuantificar el error que cometemos al aplicarlo
- Seguiremos analizando los errores de redondeo, de truncamiento, de aritmética o de cálculo que nos van a hacer falta para saber cuánto se equivoca nuestro ordenador y conocer cómo guarda la información en la memoria
- Calcularemos ceros de funciones, intentando resolver la ecuación f(x) = 0, incluso en los casos donde no conozcamos de forma explícita la función f, porque sea por ejemplo un algoritmo en lugar de una expresión matemática
- A continuación, hallaremos el polinomio de menor grado que es capaz de pasar por una serie de puntos, la operación que en matemáticas se llama interpolación y analizaremos sus limitaciones, como por ejemplo el fenómeno de Runge
- Y para terminar, calcularemos derivadas e integrales con varios algoritmos, analizando la consistencia de los mismos, así como su fiabilidad, pues no siempre será posible encontrar un resultado tan fiable como nosotros queramos
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.
Qué vamos a aprender
En este curso aprenderemos métodos numéricos del mundo del Cálculo y los programaremos en Python para que puedas ponerlos en práctica desde el minuto cero
- Repaso de los conceptos de cálculo necesarios
- Estimación de errores absolutos y relativos
- Análisis del error que se comente en operaciones aritméticas y en todos los algoritmos implementados
- Cálculo de ceros con métodos como el punto fijo, Newton-Raphson, la secante o regula falsi
- Acelerar la convergencia de métodos de bajo orden con los métodos de Aitken y de Steffensen
- Aplicar la técnica de la deflación y el método de Muller para hallar raíces múltiples o complejas
- Interpolación mediante polinomios de Lagrange con el método de Neville o los poliomios de Hermite
- Derivación numérica con varios algoritmos como los métodos de los 3 y los 5 puntos
- Integración numérica con el método de los trapecios, de Simpson, polinomios de Legendre y curvatura Gaussiana
- Estudio del orden de convergencia de todos los algoritmos implementados con Python usando Google Colab
Requisitos del curso
Este es un curso de nivel avanzado, por tanto es altamente recomendable:
- 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
- Tener un ordenador con conexión a internet y cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel básico de usuario
Valoraciones
No hay valoraciones aún.