Nivelación Matemática para Data Science
Derivadas, vectores, matrices, probabilidad y notación simbólica — todo orientado a Machine Learning, con Python y casos reales. 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, escribir y usar la matemática que sostiene cualquier modelo de Machine Learning. Sin bloqueos, sin fórmulas sin sentido.
Comprender funciones, pendientes y derivadas de forma intuitiva
Manejar derivadas parciales y gradientes como herramientas de ML
Operar con vectores y matrices en NumPy
Leer notación matemática (sumatorias, letras griegas) sin pánico
Aplicar estadística descriptiva e inferencial básica
Escribir código Python aplicado a matemática
Conectar cada concepto con Machine Learning real
Estar listo para Estadística Avanzada y Deep Learning
6 unidades · 28 horas
Cada unidad combina teoría aplicada, código ejecutable y ejercicios corregidos automáticamente.
- Variables dependientes e independientes
- Gráficos en el plano cartesiano
- Pendiente de una recta y tasa de cambio
- Derivada como pendiente en un punto
- Reglas básicas: potencias, sumas, constantes
- Derivadas de funciones simples
- Derivadas parciales
- Gradiente como vector de derivadas parciales
- Operaciones con vectores
- Producto punto y producto matricial
- Álgebra lineal con NumPy
- Aplicaciones en Machine Learning
- Sumatorias y productorios
- Notación sigma en funciones de pérdida y gradientes
- Letras griegas y su uso en ML
- Lectura de papers y documentación técnica
- Media, mediana, varianza
- Distribuciones: normal, binomial, uniforme
- Teorema central del límite
- Muestreo y estimación
- Regresión lineal desde cero
- Gradiente descendente paso a paso
- Optimización de funciones de pérdida
- Preparación para Estadística Avanzada
Diseñado para quienes vienen de cero
100% autogestionado y asincrónico. Cada unidad incluye lecciones, notebooks en JupyterLite o Google Colab y un entregable verificado automáticamente.
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
Contenido claro y progresivo. Sin videos interminables: lee, consulta, avanza a tu ritmo.
- Lenguaje accesible
- Ejemplos paso a paso
- Ritmo personal
Notebooks en JupyterLite o Colab
Notebooks ejecutables sin instalar nada. Abrís el enlace y aplicás cada concepto matemático con Python.
- Sin instalación
- Código paso a paso
- Resultados al instante
Entregables verificados
Cada unidad tiene un entregable con verificación automática. Si un trabajo es rechazado, recibís feedback específico y podés reenviarlo.
- Corrección automática
- Criterios objetivos
- Feedback inmediato
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 ML real y papers.
Herramientas que usarás
Sin instalación local. Notebooks en JupyterLite o Google Colab, matemática aplicada con Python.
Python
NumPy
SciPy
SymPy
Matplotlib
JupyterLite
Google Colab
Doble aval universitario, verificación digital
Al completar el curso recibís un certificado digital con doble aval: 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
- Copia automática a la Facultad para registro oficial
- Emisión por curso: no esperás al final del trayecto
Se emite al aprobar los quizzes del curso y los trabajos prácticos con estado aprobado.
Resolvemos tus dudas
Empezá hoy tu camino en Data Science
6 unidades, 28 horas, sin bloqueos matemáticos. Con fundamentos reales, casos de LATAM y certificación universitaria.