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Follow structured learning paths designed to take you from fundamentals to production-ready skills through projects, interactive notebooks and guided practice.

Matemáticas para Machine Learning

La matemática que de verdad usarás en ML: álgebra lineal, probabilidad, estadística y optimización, siempre con intuición y código.

Álgebra lineal computacional con NumPySimulación y muestreo de MontecarloDerivadas, derivadas parciales y gradientesCorrelación y regresión lineal con statsmodels

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Ingeniería de Datos

Construye plataformas de datos confiables: modelado dimensional, capas de transformación, pipelines ETL con validación de calidad y formatos columnar de alto rendimiento.

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Análisis de Datos

De la consulta SQL al análisis en Python: limpia, transforma y comunica hallazgos con pandas, DuckDB y visualización efectiva.

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Desarrollador Python

De los fundamentos del lenguaje a aplicaciones reales: domina Python paso a paso y termina construyendo una CLI profesional y una API REST.

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