Matemáticas:
Álgebra lineal más específicamente operaciones matriciales especialmente cuando se trabaja con ConvNets.
Cálculo para las técnicas de reducción de errores como Gradient Descend, que se basa en un conocimiento de los derivados y las series.
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La probabilidad estadística y el teorema de Baye se muestran mucho en las redes neuronales con entradas ponderadas y clasificación binaria, respectivamente.
Ciencias de la Computación:
Buen conocimiento de los fundamentos de la ciencia comp. Funciones, recursividad, complejidad algorítmica (O grande).
En términos de lenguaje, tener un conocimiento bastante bueno de Python y ser capaz de aplicar y considerar los temas anteriores es un punto a favor. Este es el caso, ya que Python es uno de los lenguajes más populares y versátiles cuando se trata de ciencia de datos y ML (Tensorflow, Keras, SciPy Stack, Seaborn, Scikit Learn, etc.)
No es obligatorio tener las habilidades antes de comenzar. Recomiendo encontrar un problema interesante sobre el que te gustaría obtener una idea y profundizar y aprender sobre la marcha. ¡Que te diviertas!
