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colegio matematicas para la ciencia de datos

COLEGIO DE MATEMÁTICAS BOURBAKI

Es un espacio para el aprendizaje personalizado donde se imparten métodos de enseñanza para acercar a las personas al trasfondo matemático en múltiples fenómenos y procesos.

Nuestro objetivo es vincular la academia con aplicaciones de la realidad imperante.

Colegio de matemáticas Bourbaki
Track para la Ciencia de Datos
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Machine Learning & AI For The Working Analyst Colegio Bourbaki
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Machine Learning & AI For The Working Analyst
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Aplicaciones Financieras de Machine Learning E Inteligencia Artificial Colegio Bourbaki
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Aplicaciones Financieras de ML & AI
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Matemáticas Para La Ciencia De Datos Colegio Bourbaki
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Especialización En Deep Learning Colegio Bourbaki
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en Deep Learning
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Análisis de Fourier y Wavelets Colegio Bourbaki
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Aplicaciones de la Teoría de Grafos Golegio Bourbaki
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Teoría de Grafos aplicada
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Working Analyst España Colegio Bourbaki
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En Bourbaki contamos con paths específicos con los cuales te puedes especializar
TRACK
Ciencia de datos

Uno de los objetivos fundamentales de la Escuela Bourbaki es transmitir a los estudiantes, público en general y a la industria, las ventajas prácticas y el placer que implican conocer los detalles…

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TRACK
Finanzas Cuantitativas & AI

Curso esencial para estudiantes que buscan emplear modelos matemáticos en decisiones financieras. Exploraremos probabilidad, álgebra lineal, optimización y estadísticas...

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Colegio de Matemáticas Bourbaki es un espacio para el aprendizaje personalizado. Aquí se imparten métodos de enseñanza para acercar a las personas al trasfondo matemático en múltiples fenómenos y procesos. Nuestro objetivo es vincular la academia con aplicaciones de la realidad imperante.

La institución tiene una responsabilidad con la sociedad: procurar siempre el rigor académico en todos sus servicios. Su objetivo es convertir el conocimiento matemático en una inversión sostenible, que genere riqueza.

La especialización es la piedra central de la comprensión de los problemas, el primer paso en la ruta hacia las respuestas que demanda la realidad. La selección de material educativo asertivo y la atención a los detalles correctos aleja a Colegio Bourbaki de los cursos express. Asumimos que con claridad, constancia y transparencia, se construye un camino intelectual sincero.

¿Quiénes somos?

Nuestro equipo

Conoce al equipo detrás de Bourbaki

Ernesto Lupercio Colegio Bourbaki
Ernesto Lupercio
Asesor de Bourbaki Analytics
Profesor de Matemáticas en el Cinvestav, estudió su doctorado en Stanford y en 2009 ganó el ICTP Ramanujan Prize.Asesor de Bourbaki Analytics
Alfonso Ruiz Colegio Bourbaki
Alfonso Ruiz
Director general del Colegio Bourbaki
Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.
Gerardo Hernández Colegio Bourbaki
Gerardo Hernández
Director de Bourbaki Finanzas
Ingeniero con maestría y doctorado en Probabilidad y Estadística por la Universidad de Columbia. Ha trabajado como Profesor de la Universidad de Columbia, como Consultor en Algorithmic Trading Management LLC e investigador del Banco de México. Actualmente es Director de Asset Management en la Casa de Bolsa Actinver.
Ana Isabel Colegio  Bourbaki
Ana Isabel
Docente, científica de datos
Docente.Ana Isabel Ascencio Pedraza es Científica de Datos con más de 20 años de experiencia en análisis de datos para la toma de decisiones. Estudió Ingeniería Electromecánica en la Universidad Iberoamericana León, Métodos Estadísticos en el Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT) y Ciencia de Datos en el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información (INFOTEC). Actualmente es consultora en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.
Ana Isabel
Docente, científica de datos
Docente. Ana Isabel Ascencio Pedraza es Científica de Datos con más de 20 años de experiencia en análisis de datos para la toma de decisiones. Estudió Ingeniería Electromecánica en la Universidad Iberoamericana León, Métodos Estadísticos en el Centro de Investigaciones en Matemáticas (CIMAT) y Ciencia de Datos en el Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información (INFOTEC). Actualmente es consultora en Ciencia de Datos y Analítica Avanzada.
Eduardo H. Ramírez Colegio Bourbaki
Max Mitre
Maestro por la CINVESTAV
Doctor en Sistemas Inteligentes por el ITESM. Colaboró en Yahoo Research y Microsoft Research en detección de Web Spam y Calidad de Búsqueda. Es fundador de la comunidad de Ciencia de Datos en Monterrey, miembro del consejo del CVT de Caintra y de Saturdays.ai, una iniciativa global dirigida a capacitar a las personas para que adquieran habilidades en AI y ML aplicadas en proyectos de impacto social.
Max Mitre
Maestría por el CINVESTAV
Estudió Matemáticas en la Universidad de Sonora y Maestría en el CINVESTAV. Actualmente trabaja en el Centro de Estudios Monetarios Latinoamericanos (CEMLA). Ha participado en proyectos de ML para diversas empresas.
Francisco Marín Colegio Bourbaki
Francisco Marín
Francisco es un apasionado de la tecnología con un enfoque en Inteligencia Artificial y Computación Visual.
Francisco es un apasionado de la tecnología con un enfoque en Inteligencia Artificial y Computación Visual. Cofundó y desarrollo la tecnología biométrica y el análisis de usuarios de Synapbox, entre sus clientes se encuentran Uber, BBVA,Google y Ab-Inbev, esta tecnología ha evaluado a más de 400k usuarios en 6 países. Más tarde como CTO de SUPTER creó la tecnología, productos y algoritmos para crear evaluaciones personalizadas para clientes como el Banco Interamericano de Desarrollo, Nike y Publicis. Participó en Entrepreneur First, un programa de desarrollo e implementación tecnológica en Hong Kong y Shenzhen donde junto a otro experto en AI crearon el MVP de un algoritmo que procesaba una secuencia de imágenes y transformaba la información a movimiento 3D.Posteriormente se desempeñó como CTO en BEDU, donde gestionó a un equipo de 14 desarrolladores para implementar 3 productos tecnológicos en diferentes verticales así como innovación abierta en el área de educación. También diseñó y gestionó las automatizaciones de venta y de marketing dentrode Hubspot y sistemas propietarios. Ha creado tecnología para diferentes compañías como Toyota, Redbull, Movistar, Management System International, entre otras. Actualmente es CTO en Vendwatch Telematics.
Francisco Marín
Profesor
Francisco es un apasionado de la tecnología con experiencia en Inteligencia Artificial y Computación Visual. Es cofundador y desarrollador de la tecnología biométrica y análisis de usuarios de Synapbox, con clientes como Uber, BBVA, Google y Ab-Inbev. También trabajó como CTO en SUPTER y BEDU, creando tecnología y productos para evaluaciones personalizadas y automatización de ventas y marketing. Participó en programas de desarrollo tecnológico y ha creado tecnología para varias empresas, como Toyota, Redbull y Movistar. Actualmente es CTO en Vendwatch Telematics.

Matemáticas

Un lenguaje
universal

¿Quién fue Nicolás Bourbaki?

Somos pensadores de los límites inexplorados
de la estética en la inflexión
de la predicción. La describimos
Admiramos el caudal del río
la elevación de la cima
la cadencia del glaciar
las estructuras fundamentales

Nos acercamos a la naturaleza
Con el lenguaje matemático
Las series de Fourier
Los copos fractales
El movimiento en la urbe
Vivimos entre abstracción y reconstrucción
En la volatilidad del mercado
El costo del transporte público
El color de lo hexadecimal

Traducimos el mundo en cotas
La frecuencia desconocida
El divisor improbable
El teorema de los números primos
Buscamos claridad
Describir el proceso cognitivo
Simplificar el caos en una sola dirección
Rastrear el árbol que no nos trajo

Perseguimos señales
en los linderos del conocimiento
Evidencias de caminos
Hacia un nuevo entendimiento
Desde el conjunto vacío, elegimos.

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Notas del curso

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