Nivelación Matemática para Data Science
De la matemática abstracta a la matemática aplicada. Derivadas, vectores, matrices, probabilidad y notación simbólica — todo orientado a Machine Learning, con Python y casos reales de LATAM. Sin fórmulas sin sentido: cada concepto tiene un propósito.
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.
6 unidades, 28 horas
Cada unidad combina teoría aplicada, código ejecutable y ejercicios corregidos automáticamente. Avanzás cuando aprobás el entregable anterior.
1
Funciones y pendientes
La base intuitiva de todo modelo matemático
- Variables dependientes e independientes
- Gráficos en el plano cartesiano
- Pendiente de una recta y tasa de cambio
- Derivada como pendiente en un punto
2
Derivadas y gradientes
Las herramientas centrales del entrenamiento de modelos
- Reglas básicas: potencias, sumas, constantes
- Derivadas de funciones simples
- Derivadas parciales
- Gradiente como vector de derivadas parciales
3
Vectores y matrices
El lenguaje del álgebra lineal aplicado a datos
- Operaciones con vectores
- Producto punto y producto matricial
- Álgebra lineal con NumPy
- Aplicaciones en Machine Learning
4
Notación matemática aplicada
Leer papers y documentación técnica sin bloquearte
- Sumatorias y productorios
- Notación sigma en funciones de pérdida y gradientes
- Letras griegas y su uso en ML
- Lectura de papers y documentación técnica
5
Probabilidad y estadística para ML
Los fundamentos para entender cómo aprende un modelo
- Media, mediana, varianza
- Distribuciones: normal, binomial, uniforme
- Teorema central del límite
- Muestreo y estimación
6
Aplicación en Machine Learning
Todo lo aprendido, integrado en un caso real
- Regresión lineal desde cero
- Gradiente descendente paso a paso
- Optimización de funciones de pérdida
- Preparación para Estadística Avanzada
Si la matemática te bloquea, este es tu punto de partida
Profesionales en transición
Venís de negocios, finanzas, marketing o análisis con Excel y querés dar el salto a Data Science pero la matemática te frena.
Analistas con Power BI
Dominás las herramientas de análisis pero necesitás la base matemática para entender qué hace un modelo por dentro.
Estudiantes y egresados
Necesitás refrescar los conceptos matemáticos antes de arrancar con Deep Learning, difusión o cualquier técnica avanzada.
Autodidactas técnicos
Aprendiste a programar por tu cuenta pero sentís que te falta el fundamento matemático para leer papers y entender papers.
Doble aval universitario, verificación digital
Al completar el curso recibís un certificado digital con doble aval: UTN Facultad Regional Reconquista e Instituto Data Science Argentina.
Qué incluye el certificado
- Doble firma: Decano UTN FRRQ + Director IDSA
- 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.
Antes de inscribirte
¿Necesito saber matemática universitaria previa?
No. El curso arranca desde cero y asume solo secundario completo. La matemática que necesitás la construimos juntos, paso a paso.
¿Necesito saber programar?
No es obligatorio, pero ayuda tener nociones básicas de Python. Durante el curso usás Python para aplicar cada concepto matemático, así que si nunca programaste, te recomendamos complementarlo con Python para Data Science.
¿Cuánto tiempo tengo que dedicarle por semana?
Con 4 horas semanales completás el curso en 7 semanas. Podés avanzar más rápido o más lento según tu disponibilidad, porque es 100% asíncrono.
¿Qué diferencia tiene con un curso de matemática tradicional?
Que acá todo está orientado a Machine Learning. No estudiás matemática abstracta: estudiás la matemática que se usa en la práctica de Data Science, con ejemplos reales y código Python.
¿Tiene certificación?
Sí. Doble certificación UTN + IDSA. El certificado se emite digitalmente al aprobar los quizzes y los trabajos prácticos, con código QR de verificación y copia automática a la Facultad para su registro oficial.
¿Qué pasa si no apruebo algún entregable?
Los entregables son aprobado/rechazado. Si un trabajo es rechazado, recibís feedback específico y podés reenviarlo. El sistema está diseñado para que aprendas, no para filtrarte.
¿Puedo pagar en cuotas?
Sí. Podés pagar hasta en 3 cuotas sin interés (total $120.000), o aprovechar el 20% de descuento por transferencia o pago en 1 cuota, quedando en $96.000.
¿Cuál es el siguiente paso después de este curso?
El trayecto de Implementación Técnica (MLOps y Regresión + RAG Fundamentos), que profundiza en el despliegue de modelos y los sistemas de recuperación. También podés complementarlo con Python para Data Science si aún no lo hiciste.
Empezá hoy tu camino en Data Science
Sin bloqueos matemáticos. Con fundamentos reales, casos de LATAM y certificación universitaria.