Nivelación Matemática para Data Science
Funciones, derivadas, vectores, matrices, estadística y probabilidad — todo orientado a Machine Learning, con Python y un caso de estudio que termina en tu primera regresión lineal. Sin fórmulas sin sentido: cada concepto tiene un propósito.
import numpy as np
def gradient(x, y, w):
pred = x @ w
err = pred – y
grad = x.T @ err
return grad
Dejá de pelear con la matemática
Al terminar el curso vas a poder leer, entender y construir modelos de ciencia de datos y Machine Learning, desde las funciones y las derivadas hasta tu primera regresión lineal.
Comprender funciones, pendientes y derivadas de forma intuitiva, sin formalismo
Manejar derivadas parciales y gradientes como herramientas para entender el Machine Learning
Operar con vectores y matrices en NumPy y entender su rol en la regresión
Leer notación matemática (sumatorias, letras griegas, subíndices) sin pánico
Aplicar estadística descriptiva y probabilidad básica a datos de negocio
Escribir código Python aplicado a matemática y análisis de datos
Conectar todos estos conceptos con Machine Learning
7 unidades · 35 horas
Cada unidad incluye dos lecciones, un quiz de corrección automática y un entregable en JupyterLite.
- Qué es una función y cómo se representa gráficamente
- La pendiente como tasa de cambio
- La derivada como la pendiente en un punto
- Reglas básicas de derivación, incluida la regla de la cadena
- Derivadas parciales en funciones de dos o más variables
- El gradiente y su rol en la optimización
- Vectores y matrices en Python
- Notación matricial de un dataset
- Por qué aparece X transpuesta por X en la regresión
- Notación matemática: sumatorias, letras griegas, subíndices
- Media, mediana, desvío estándar y cuartiles
- Detección de valores atípicos con el criterio del IQR
- Probabilidad básica y variables aleatorias
- Distribuciones más comunes: binomial y normal
- Diferencia entre correlación y causalidad
- Python básico aplicado a matemática: variables, operaciones y funciones
- NumPy y pandas como herramientas fundamentales
- Aplicación de todo lo aprendido en un proyecto real
- Regresión lineal desde cero y con scikit-learn
- 10 preguntas al azar de un banco de 20 · 40 minutos · 2 intentos
- Se aprueba con 6 sobre 10
- Aprobarlo habilita el certificado
Diseñado para quienes vienen de cero
100% autogestionado y asincrónico. Cada unidad incluye dos lecciones, un quiz y un entregable en JupyterLite con controles automáticos y defensa conversacional.
Tutor virtual 24/7
Un asistente virtual entrenado sobre el contenido del curso responde tus dudas de forma clara y directa, sin abrumar con citas extensas.
- Respuestas claras y sintéticas
- Disponible las 24 horas
- Ideal para quienes empiezan
Lecciones en texto
Dos lecciones por unidad, con contenido claro y progresivo. Leé, consultá y avanzá a tu ritmo.
- Lenguaje accesible
- Ejemplos paso a paso
- Ritmo personal
Notebooks en JupyterLite
Notebooks ejecutables dentro del campus, sin instalar nada. Aplicás cada concepto matemático con Python.
- Sin instalación
- Código paso a paso
- Resultados al instante
Entregables con defensa conversacional
Cada unidad tiene un entregable en JupyterLite que se verifica con controles automáticos y una defensa conversacional. Recibís feedback sobre tu trabajo.
- Controles automáticos
- Defensa conversacional
- Criterios claros
Sin fórmulas sin sentido: cada concepto tiene un propósito
Cada concepto matemático se introduce con un ejemplo ejecutable en Python y se conecta con una aplicación concreta de Machine Learning.
Entender
La intuición antes que la fórmula.
Calcular
Vectores, matrices y gradientes.
Programar
Cada concepto en código Python.
Aplicar
Conectar con regresión lineal y Machine Learning.
Herramientas que usarás
Sin instalación local. Todo corre en notebooks JupyterLite dentro del campus.
Python
NumPy
pandas
Matplotlib
scikit-learn
JupyterLite
Doble aval universitario, verificación digital
Al aprobar el curso descargás tu certificado desde el campus y podés tramitar la homologación del certificado oficial: Instituto Data Science Argentina y UTN Facultad Regional Reconquista.
Qué incluye el certificado
- Doble firma: Director de IDSA + Decano UTN FRRQ
- Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
- Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
- Código QR de verificación digital
- Homologación a pedido: enviás el certificado del campus y tu DNI a info@institutodatascience.org y recibís el certificado oficial por correo
- Emisión por curso: no esperás al final del trayecto
Se habilita al aprobar el Examen Final del curso (nota mínima 6 sobre 10).
Resolvemos tus dudas
Empezá hoy tu camino en Data Science
7 unidades, 35 horas, sin bloqueos matemáticos. Con un caso de estudio aplicado y certificación IDSA + UTN.