Cálculo I - Parte 1 Cálculo diferencial

Con Elvis Mauricio Sánchez Rogel

Pueden consultar todos el material complementario en nuestro Github.io, que es un ejemplo de cómo deseo que experimenten este curso: con acceso irrestricto a todos los recursos.

  1. Números Reales
  2. Función Real de Variable Real
  3. Limites de funciones
  4. Derivada de una función
  5. Aplicacions al Machine Learning

¡Transformando el Aprendizaje del Cálculo Diferencial para la Ciencia de Datos en la UTMACH! 🚀

¡Hola, estimados estudiantes de la Universidad Técnica de Machala!

Como su docente de Cálculo Diferencial, mi objetivo va más allá de enseñarles fórmulas y teoremas. Mi verdadera aspiración es que perciban cómo esta poderosa rama de las matemáticas es el cimiento indispensable para las disciplinas más innovadoras del siglo XXI, como el Machine Learning, la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos.

En estas áreas de vanguardia, los algoritmos son el corazón de la tecnología, y su solidez y optimización dependen directamente de una comprensión profunda de las matemáticas subyacentes. Si bien muchos utilizan estas herramientas, son pocos los que realmente entienden cómo funcionan, por qué son válidos, cuánto se “equivocan” y cómo programarlos línea a línea. Es precisamente aquí donde el Cálculo Diferencial se vuelve su superpoder.

¿Por Qué este Enfoque es Crucial para Ti? 🤔

Sabemos que tienen grandes aspiraciones en la Ciencia de Datos. Por eso, les pregunto:

Si su respuesta a alguna de estas preguntas es afirmativa, entonces este enfoque del curso de Cálculo Diferencial les caerá como anillo al dedo. Buscamos que este curso no solo les brinde el conocimiento teórico, sino que también eleve sus habilidades a un nivel profesional, preparándolos para ser los científicos de datos y analistas que el mercado laboral de hoy demanda.

Nuestro Compromiso: Teoría y Práctica Conectadas 🔗

En este curso de Cálculo Diferencial, nos centraremos en los pilares que los llevarán a dominar las bases matemáticas para el Machine Learning:

  1. Funciones: Exploraremos en profundidad la naturaleza de las funciones, que son la base para modelar cualquier tipo de datos o comportamiento en algoritmos de aprendizaje automático.
  2. Límites: Comprenderemos cómo los límites nos permiten analizar el comportamiento de las funciones en puntos críticos, una herramienta esencial para la continuidad y convergencia en modelos.
  3. Derivadas: Este es el corazón de nuestro curso y su conexión directa con el Machine Learning. Entenderemos las derivadas como la tasa de cambio, esencial para la optimización de algoritmos (como el descenso de gradiente) y la comprensión de la sensibilidad de los modelos.
  4. Aplicaciones de la Derivada: Veremos cómo las derivadas nos permiten encontrar puntos óptimos, analizar la concavidad y convexidad de funciones, y cómo todo esto se traduce en la eficiencia y robustez de los algoritmos de IA y Data Science.

Combinaremos la teoría con la práctica, usando Python, uno de los lenguajes más solicitados en la industria, para que no solo dominen los conceptos, sino que también sepan cómo implementarlos. Podrán ver el pseudocódigo de los algoritmos, pero también su implementación detallada, desgranando cada ejemplo para una comprensión profunda y aplicación en diversos escenarios.

Transparencia y Recursos a tu Alcance 💡

Mi meta es transformar la enseñanza en línea, derribando barreras y compartiendo el conocimiento de manera abierta. Por ello, tendrán acceso total a todo el código fuente en Google Colab desde el primer minuto. Además, todas las transparencias y material teórico estarán disponibles en nuestro repositorio de GitHub, para que puedan consultar la teoría, los ejemplos y la programación en cualquier momento.

Este es el momento de adquirir estas habilidades sin rodeos. ¡Aprovechen esta oportunidad para que su capacidad de programación y comprensión matemática dé un salto brutal y se conviertan en los candidatos perfectos que las empresas están buscando!

¡Estoy aquí para acompañarlos en este viaje!