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Matemática para Data Science: construyendo las bases

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Matemática para Data Science: construyendo las bases

Resumen del curso

  • Comprenda fracciones, porcentajes y proporciones en el contexto de datos
  • Aplique conjuntos y lógica para filtrar y segmentar informaciones
  • Modele situaciones con funciones de 1º y 2º grado
  • Utilice vectores y matrices para representar datos
  • Analise tendencias con exponenciales, logaritmos y polinomios
  • Entienda límites y continuidad en datos y sistemas
  • Calcule derivadas para optimizar modelos de machine learning

Público Objetivo

Este curso está dirigido a personas que desean iniciar en Data Science y necesitan construir fundamentos matemáticos desde cero. Es ideal para profesionales en transición de carrera, estudiantes que necesitan nivelar conocimientos antes de cursos avanzados, analistas de negocio que buscan profundizar en aspectos técnicos, y autodidactas que sienten que les falta base matemática para avanzar en sus estudios de datos. No se requiere experiencia previa en programación ni en Data Science, solo conocimientos básicos de aritmética de nivel secundaria.

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Última actualización

4/13/2026

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49

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154

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2

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Matemática Esencial: Operaciones

    • Presentación
    • Fracciones y números decimales
    • Porcentaje
    • Potenciación
    • Crecimiento exponencial
    • Radicación
    • Para saber más: crecimiento exponencial
    • Logaritmos
    • Haz lo que hicimos en el aula: operaciones matemáticas
    • ¿Qué aprendimos?

  2. 2. Conjuntos y Lógicas

    • Proyecto de la clase anterior
    • Introducción a conjuntos, elementos y subconjuntos
    • Operaciones con conjuntos y aplicaciones en datos
    • Aplicando operaciones de conjuntos
    • Lógica proposicional y conectivos lógicos
    • Para saber más: lógica proposicional en árboles de decisión
    • Tablas de verdad, equivalencias y negaciones
    • Haz lo que hicimos en el aula: conjuntos y lógica
    • ¿Qué aprendimos?

  3. 3. Álgebra Lineal y vectores para Ciencia de Datos

    • Proyecto de la clase anterior
    • Sistemas de coordenadas
    • Operaciones con vectores
    • Multiplicación por escalar
    • Distancia en el plano cartesiano
    • Matrices
    • Para saber más: la transposición de matrices
    • Determinantes
    • Haz lo que hicimos en el aula: Álgebra Lineal
    • ¿Qué aprendimos?

  4. 4. Funciones y modelo matemático

    • Proyecto de la clase anterior
    • Funciones
    • Función de 1º grado
    • Analizando tendencias con funciones de primer grado
    • Función de 2º grado
    • Polinomios
    • Raíces
    • Para saber más: completar el cuadrado en la resolución de ecuaciones
    • Haz como yo hice: Funciones y Polinomios
    • ¿Qué aprendimos?

  5. 5. Cálculo básico: límites, derivadas y gradientes

    • Proyecto de la clase anterior
    • Límites
    • Derivadas
    • Optimizando la experiencia con derivadas
    • Gradiente
    • Para saber más: discontinuidad removible en funciones
    • Proyecto final
    • Haz lo que hicimos en el aula: cálculo diferencial
    • ¿Qué aprendimos?
    • Conclusión

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