
61. ¿Cuántas matemáticas es realmente necesario saber?
About this episode
Los primeros cursos de los planes de estudios de ciencia de datos están plagados de matemáticas, cálculo y estadística.
¿Necesario para fundar una buena base sobre la que construir lo demás?
¿Demasiado abrumador desde el punto de vista del aprendizaje?
¿Sería más adecuado hacer una introducción matemática de los fundamentos más ligera e ir complementando según vamos avanzando en el mundo de los datos?
De todas estas cosas y más hablamos en el episodio de hoy 🧮
¡Me encantará saber vuestra opinión! Podéis contactar conmigo a través del formulario de contacto o en X.
🌟 Podéis conseguir la Guía Ninja sobre el Big Data y el Machine Learning aquí
📝 Podéis encontrar las notas del programa completas en https://datos.ninja/podcast/61-matematicas-machine-learning
Get every episode summarized
Each time Big Data e Inteligencia Artificial publishes, we email you a written briefing from the transcript — the topics, who appeared, and any specific claims, with the ad reads skipped.
Email me new episodesFree for 3 shows. No card needed.
Hosts & guests
No transcript yet
This episode has not been transcribed. Request it and it moves to the front of the queue.
More episodes
More from Big Data e Inteligencia Artificial

108. Agentes
Big Data e Inteligencia Artificial

107. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial - Industria y política [Edició...
Big Data e Inteligencia Artificial

106. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2025]
Big Data e Inteligencia Artificial

105. Cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora (y por qué importa)
Big Data e Inteligencia Artificial