Métodos numéricos con Python: interpolación numérica

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.

En este curso nos enfocaremos en interpolar colecciones de puntos con funciones analíticas que pasen por todos ellos con diferentes métodos numéricos aplicando las mejoras de convergencia y resultados del mundo de las matemáticas.