Pack 2 Modelos de Exámenes: Tópicos Data Science

Pack de Exámenes Modelo: Master en Data Science y Regresión Lineal

¡Pon a prueba tus conocimientos y eleva tu nivel analítico! Este material exclusivo de EIMG Data Academy está diseñado para estudiantes, profesionales y entusiastas de los datos que buscan profundizar en los fundamentos matemáticos y prácticos del Machine Learning.

No se trata de un simple cuestionario; son evaluaciones de profundización estructuradas para desafiar tu comprensión algorítmica y prepararte para escenarios reales.

¿Qué incluye este bundle?

El pack cuenta con dos exámenes de alto nivel (con sus respectivos solucionarios paso a paso), elaborados por el M.Sc. Eleazar Madariaga G..

1. Examen Master Data Science M1 (2026)

• Contiene problemas enfocados en la optimización de funciones convexas y el uso de tasas de aprendizaje en el descenso del gradiente.

• Incluye ejercicios de regresión lineal, abarcando soluciones de forma cerrada y el impacto del parámetro de penalización en la regresión Ridge.

• Aborda la selección de modelos mediante validación cruzada y el análisis gráfico de errores de entrenamiento versus prueba.

• Presenta aplicaciones de actualización de pesos con el algoritmo Perceptrón y evaluación visual de fronteras de decisión en Máquinas de Vectores de Soporte (SVM).

2. Examen Master Regresión Lineal M1 (2026)

• Evalúa la teoría y los supuestos detrás de los estimadores por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) y Máxima Verosimilitud (MV).

• Exige el desarrollo matemático de varianzas e intervalos de confianza para los estimadores.

• Analiza las consecuencias de las violaciones a los supuestos clásicos, junto con la interpretación del estadístico de Durbin-Watson. 

• Propone problemas de predicciones prácticas utilizando modelos matriciales multidimensionales y regularización.

Detalles del Producto

• Formato: Archivos PDF descargables al instante tras la compra

• Nivel: Intermedio - Avanzado

• Soporte: ¿Tienes problemas con la descarga? Contáctanos directamente a eimg.datos@gmail.com