Colegio de Matemáticas Bourbaki

Reseñas de estudiantes

Carlos Vargas Fraga

Lic en Finanzas y Banca / Maestría en analísis de datos y sistemas de información / Doctorado en Ing - IA

Tech Lead Data Science - Mercado Libre

Mi travesía en el Colegio de Matemáticas Bourbaki ha sido, sin lugar a duda, una de las experiencias más enriquecedoras de mi vida académica y profesional. En conclusión, puedo recomendar los estudios impartidos desde el nivel más básico de matemáticas, hasta el retador mundo de las matemáticas del estado del arte. ¡Gracias a la escuela por los últimos 5 años y por los próximos que vienen!

Comencé este camino hace cinco años, con conocimientos básicos que, en retrospectiva, eran apenas un esbozo de lo que hoy comprendo sobre el vasto y fascinante mundo de las matemáticas y Alfonso Ruiz me ha ayudado hasta llegar a las redes neuronales de estado del arte con atención al detalle inigualable. No solo he tenido la oportunidad de crecer profesionalmente gracias a los conocimientos adquiridos, sino también académicamente, logrando así la maestría y el doctorado en Inteligencia Artificial con el apoyo del Colegio. Por otro lado, he encontrado proyectos enriquecedores que han salido de las aulas de estudio, en donde he podido retarme a mi mismo desarrollando proyectos de alto nivel en la iniciativa privada.

Jonathan Domínguez Aldana

Ingeniería en Mecatrónica (Universidad Anáhuac Querétaro)/ Ingeniería Biomédica (Universidad Anáhuac Querétaro)/ Maestría en Ciencias en Control Automático y Sistemas Dinámicos (CIDESI) / Micro Masters Program in Statistics and Data Science (MIT).

Data Science Manager - Nubank | Founder & CEO - Data Pulse Analytics | Ex BBVA | AI leader

El curso de Deep Reinforcement Learning ha sido para mi un curso de alto nivel, con el rigor matemático necesario para poder entender conceptos avanzados de Deep Reinforcement Learning. Hasta el momento no he podido encontrar un curso similar que ofrezca los contenidos impartidos en este curso y que exponga algoritmos matemáticos que no tienen más de tres años de existencia en el área de Deep Reinforcement Learning.

El profesor Carlos Alfonso hizo un trabajo extraordinario para explicar conceptos matemáticos avanzados y guiarnos a través de artículos de investigación de primer nivel publicados por grandes instituciones como OpenAI, DeepMind, Google Brain, Stanford, etc. Si quieres aprender de las últimas innovaciones en Deep Reinforcement learning, tales como Policy Methods, Value Methods, DQN, Policiy Gradient, SARSA, TRPO, Offline Reinforcement Learning y Multiagent Reinforcement Learning, este curso es tu mejor elección.

Eréndira Teresa Navarro García

Actuaría

Risk Planning Manager en BBVA

Los temas que se abordan a lo largo del curso hacen que este sea muy completo y no son los temas recurrentes que podemos encontrar en plataformas comunes como Coursera, Udemy, etc.

El contenido del curso y el planteamiento de las actividades permiten tener un balance entre el entendimiento técnico de los modelos y su aplicación, lo que es fundamental para entender cómo funcionan, cómo se pueden adaptar y cómo se pueden aplicar en un caso de uso específico.

José Antonio Lanzguerrero

Licenciado en Informática de la UNAM y Egresado de la Maestría en Dirección de Empresas del IPADE (2018)

Director de SkyTicket

La experiencia ha sido fantástica. Cumple perfectamente la expectativa que tenía cuando me inscribí. Lo que quería lograr entrando al curso era ampliar mi perspectiva en torno al análisis que se puede hacer con los datos que tenga una organización, y eso se ha cumplido completamente.

La manera en la que los profesores abordan los modelos matemáticos me ha ayudado a entender conceptos abstractos que se me dificultan. Las explicaciones combinan de forma muy balanceada la parte técnica con la aplicada, es decir, entiendo con el suficiente nivel de profundidad el modelo, sin que ello implique entrar en la parte más matemática. La forma en que abordamos los modelos nos ayuda a entender perfectamente cómo configurar los algoritmos para obtener los resultados que deseamos. El análisis exploratorio y limpieza de datos con Python es muy poderoso para entender cualquier dataset al que estemos enfrentándonos.

Gibran Gabriel Otazo Sanchez.

Licenciado en Matemática, y Estudiante del Doctorado en Ingeniería en Universidad Simón Bolívar

Lead Data Scientist en AI Factory - BBVA

El curso de Deep Reinforcement Learning que tuve el privilegio de tomar fue una experiencia verdaderamente excepcional. Desde el principio, quedó claro que este curso estaba diseñado para brindar una experiencia de aprendizaje personalizada.

Los instructores no solo compartieron su profundo conocimiento del tema, sino que también se tomaron el tiempo para comprender nuestras fortalezas y áreas de mejora individuales. Como matemático me encanta conocer los detalles a profundidad de cómo funcionan las cosas, por lo que, la inclusión de lecturas de papers de alto impacto y la inclusión de proyectos reales con aplicaciones industriales, añadió un nivel de rigor académico invaluable al curso.

Brenda Rocha Martínez

Actuaría de la UNAM

Data Scientist en BBVA México

El curso está bien estructurado. Las explicaciones fueron muy buenas y fáciles de entender.

Tiene un approach adecuado porque, aunque mi formación es matemáticas y estoy acostumbrada a clases con mucho detalle en definiciones formales, aporta mucho poner en conceptos sencillos y aplicados cada uno de los temas, Al final eso ayuda también a pensarlo desde un enfoque diferente y tener herramientas para explicar en otros foros, pensando que como data scientist debemos ser capaces de transmitir lo que nuestros modelos hacen y para qué sirven a personas con formaciones no matemáticas.

Andrea Monserrat Arredondo Rodriguez

Lic. en Actuaría, Universidad Autónoma de Querétaro

BBVA: Data scientist en AI Factory

El fuerte de las clases es el nivel teórico, sin embargo las clases técnicas permiten poner manos a la obra.

Tomar el curso de NLP en el Colegio Bourbaki me permitió refrescar conocimientos sobre sintaxis y modelos clásicos de esta rama, pero también fue un muy buen primer acercamiento a modelos más profundos como transformers y RNN.

Daniela Gonzalez Espinoza

Geógrafa y Dra. en Arquitectura y estudios Urbanos por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

Gerenta de gestión estratégica y desarrollo.

Vuelvo a agradecerles por el tiempo, dedicación y profesionalismo. Espero que nos sigamos viendo en webinars o similares.

La verdad es que sólo son felicitaciones, pues quedé más que satisfecha con los contenidos entregados, fue la mejor decisión que pude tomar.

Jorge Quiroz Gil

Doctorado en Sistemas de Control de Procesos, Université de Rennes I

Consultor independiente en Smart Grid Consulting Services

Para mí fue una buena inmersión a la programación en Python y las herramientas que utilizamos.

Con un balance teórico-práctico acertado, el curso, de buen nivel, me dio un panorama con buena profundidad de los distintos algoritmos de ML e IA siempre acompañados de ejemplos que vimos en las sesiones prácticas del curso. Siempre hubo una interacción intensa y colaborativa entre los alumnos y los profesores que nos permitieron aclarar las dudas en todo momento.

Mario Alfredo Sánchez Lorenzo

Estudios formales: Lic. en Física y Matemáticas, Instituto Politécnico Nacional

Data Scientist Analyst en BBVA México.

Considero que los casos de uso vistos en clase reflejan las actividades diarias de un científico de datos, lo que convierte a este curso en una excelente opción para aquellos que deseen aprender o reforzar sus conocimientos en la ciencia de datos.

El curso no solo te motiva a aprender modelos de machine learning, sino que también brinda una sólida atención a la parte teórica en todos los modelos, lo cual te ayuda a profundizar y comprender mejor los fundamentos teóricos para luego llevarlos a la práctica.

Francisco Morales

Ingeniero mecatrónico de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas.

Especialista en Ingeniería de Datos y Business Intelligence

Me pareció muy valioso tener profesores dedicados para cada uno de los temas en los que son expertos ya que además de la parte conceptual, el conocer su experiencia, las implementaciones que han trabajado y sus recomendaciones para trasladar a aplicaciones funcionales resultó ser muy enriquecedor.

En general el curso fue revelador ya que da un panorama diferente de las aplicaciones o necesidades que se pueden llegar a solucionar con los métodos clásicos y también con los más recientes que existen en deep learning. La dinámica de tener una semana práctica y una teórica, en conjunto con el apoyo de Javier fue muy importante para trasladar los conceptos a la aplicación en código de los mismos.

Armando Varela Alvarez

Licenciatura en Matemáticas Maestría en Ciencias Matemáticas (pasante)

Marketing Measurement Manager en Grupo Bimbo

Me pareció que el curso ofrece una visión completa de las herramientas fundamentales del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial con ejemplos hands on que permiten entender los retos en la implementación de los modelos.

Francisco Daniel Salayandía Salinas

Ingeniería en Sistemas Computacionales y Técnico en programación

Dentro del CoE de CIB Advanced Analytics soy Data Scientist

Es de destacar que aporta mucho al enriquecer la ponencia el nivel de conocimiento de los profesores y la disposición a resolver dudas

El contenido es muy completo, abarca desde las bases y la teoría, hasta lograr obtener resultados con redes neuronales, aunado a ello como valor agregado es apreciable la conexión con chat GPT, ya que abre las posibilidades de manera exponencial.

Eligio Andrés Chan España

Ing en Sistemas & Maestría en Ciencia de Datos

IT Consultant | Odoo developer & functional

El curso de Working Analyst es la perfecta punta de lanza en el camino de un buen profesional que se quiera dedicar a la Ciencia de Datos.

Aborda de manera muy clara temas matemáticos (para profesionales que no tenemos esa formación), que son fundamentales para entender los algoritmos de machine learning. Y, por si fuera poco, lleva a la práctica estos temas con sencillos pero muy útiles ejercicios en lenguajes muy usados como Python y R. Es sin miedo a decirlo un curso de iniciación completo y único en su tipo. La escuela Bourbaki y su curso de Working Analyst permitieron ampliar el portafolio de servicios de mi empresa de transformación digital.

Aarón Martín Castillo Medina

Lic. en Ciencias de la Computación, Facultad de Ciencias de la UNAM

Ingeniero de Datos Senior en Svitlav

Es una opción sólida para aquéllos que queremos trasladarnos hacia posiciones más analíticas como Científico de Datos o Ingeniero de Machine Learning.

Considero que es un curso original en el que los temas son explicados de una manera conectada con situaciones reales, así los conceptos y detalles son más fáciles de asimilar, además, la forma en la que se llevan a cabo las clases y evaluaciones invitan al alumno a no sólo repasar constantemente los conocimientos adquiridos, sino a desarrollar el pensamiento crítico e incluso la creatividad ligada a la implementación de soluciones.

Franco Andrés Mansilla Ibáñez

Ingeniero Civil Industrial - Magíster en Finanzas.

Technical Lead AI en Banco BCI.

El contenido está altamente enfocado en temáticas financieras transversales revisando desde conceptos, teoría, intuición y aplicación directa con algitmos que nos ofrece el Machine Learning con un publico objetivo desde académicos hasta profesionales que se desempeñan en instituciones empresariales.

Sandra Alvarado

Egresada de las licenciaturas de Física y Matemáticas por parte de la UNAM

Senior Data Lead en Eli Lilly and Company

Recomiendo ampliamente el curso de ML & AI for the Working Analyst. Es un curso muy completo en donde se abordan temas sumamente interesantes con un enfoque tanto práctico, como teórico.

Se revisa una gran variedad de posibles aplicaciones en cada tema, por lo que es factible emplear lo aprendido en el curso para resolver situaciones de interés propio. Así mismo, la dinámica de participación en las clases permite interiorizar de mejor manera los conocimientos adquiridos, lo cual te brinda un crecimiento continuo a lo largo de las sesiones.

Gilberto Gómez Correa

Licenciatura en Física, UNAM - Maestría en Finanzas, ITESM,

Director de Preparatoria, Colegio Ciudad de México

Me gusto mucho el contenido del curso pues está enfocado a problemas reales del sector financiero, en diversas vertientes como portafolios y detección de fraudes

Se utilizan muchos algoritmos de aprendizaje de máquina. Es un curso que exige de uno una visión más holistica, pues trata de usar los algoritmos, ver sus limitaciones y decidir cuál es la mejor alternativa para el problema entre manos.

Jesús Irais González Romero

Ingeniería en Tecnologías Computacionales (ITESM) y Maestría en Finanzas (ITAM)

Ingeniero de Software (Google)

Lo que lo diferencia de otros cursos en línea es que las clases son en directo, por lo que cualquier duda que surja se resuelve al momento (crucial para las matemáticas).

El contenido es muy bueno, las explicaciones me han parecido extremadamente intuitivas sin dejar de ser rigurosas.

Pablo Aceves Cano

Ingeniería Mecatrónica. Maestría en Filosofía de la Ciencia con enfoque en Filosofía de las Matemáticas y Lógica de la Ciencia

Dirección Startup - SaaS / Business Intelligence.

El track para la Ciencia de Datos ha rebasado mis expectativas sin lugar a dudas: establece un excelente balance entre la profundidad con la que se revisan los temas a nivel teórico, permitiendo tener mejores fundamentos conceptuales, y una parte práctica enfocada a casos reales y vigentes para el mercado laboral actual.

Lo anterior sumado a la capacidad y entendimiento del cuerpo docente, así como su excelente disposición y atención a los alumnos, permite establecer un espacio de aprendizaje extraordinario y de mucha confianza y cercanía. El Colegio Bourbaki es un proyecto de gente joven, mexicana, con altas capacidades y un interés genuino por enseñar y capacitar a todos sus alumnos. No me queda más que recomendarle a cualquiera que tenga interés por alguno de los cursos impartidos por este Colegio, que explore y se permita descubrir una gratísima y enriquecedora experiencia.

Jorge Duarte

Ingeniero en electrónica egresado de la Universidad Iberoamericana campus Santa Fe

15 años de experiencia en el desarrollo de negocios para empresas multinacionales de tecnología.

Estoy muy contento con las habilidades que adquirí en el curso “Machine Learning & AI for the working analyst”.

Es un curso integral que pude concluir aun sin ser matemático, científico de datos o programador. Si ya cuentas con experiencia en análisis de datos, o si ya sabes programar en Python o R, el curso te permitirá ampliar tus conocimientos o reforzarlos pues se enseña el marco teórico- matemático en el que se basan los modelos y los algoritmos propuestos cada semana

Alvaro Rivas

Graduado en Derecho y Economía

Analista de datos y negocio en una scale-up de comercio electrónico

Me acerqué al curso ML for the Working Analyst Bourbaki atraído por las buenas referencias que tenía del profesor Alfonso.

Deseaba un curso de carácter introductorio, pero con todo el rigor que un profesor de matemáticas pudiera aportar. Así podría dar unificar y dar sentido a todos los esfuerzos, poco sistemáticos, que había realizado previamente en el campo del machine learning. El curso ha colmado totalmente mis expectativas, y el personal de Bourbaki se ha ganado mi confianza.

César Augusto Pérez Rosas

Licenciatura en Matemáticas

Científico de datos en BBVA

Disfruté mucho que tuviéramos sesiones tanto teóricas como prácticas.

Las sesiones teóricas no eran tan profundas debido al extenso temario que teníamos que cubrir pero se complementaban perfecto con las notas que mandaban. Los dos profesores siempre atendían dudas de la mejor forma en cualquier parte de las sesiones.

Guillermo Jr. Cárdenas Salgado

Licenciatura en Economía por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Maestría en Economía por el Centro de Investigación y Docencias Económicas (CIDE)

Economista Senior en BBVA México Evaluar diseño, operación, resultados e impacto de proyectos o políticas.)

En este curso se le dió el peso que se merece a la parte teórica combinando matemáticas e intuición de lo que está detrás y hacia dónde se quiere llegar con el método.

El balance que hubo respecto de la teoría y la práctica, Otra de las cosas que me gustaron, fue que los profesores están muy capacitados y tratan de explicar utilizando diferentes perspectivas. Finalmente, me gustó que los ejemplos prácticos fueran aplicaciones basadas en un problema con información real.

Ethan Leonel García Melena

Licenciado en Actuaría por la Facultad de Ciencias de la UNAM.

Desarrollador de analítica avanzada y modelos de optimización en campañas de marketing para la contratación de diversos productos del banco.

Creo que el curso cubre de lo básico a lo avanzado que podría aplicar un Científico de Datos en su trabajo en el día a día. Me agradó demasiado el hecho que se presentaron diversas maneras de atacar un mismo problema pero igualmente las técnicas mostradas son aplicables a miles de casos de uso.

Agradezco que el curso es técnico cuando tiene que ser técnico y práctico cuando se tiene que ser práctico. Los profesores que imparten el curso tienen un alto dominio de los temas enseñados y la flexibilidad que permiten al momento de aprender a lo largo del curso es increíble. Sin duda, es un curso que recomiendo tomar si eres un científico de datos que desea aprender técnicas más robustas para aplicar en tu día a día.

Leonardo Israel Millán García

Doctor en Comunicaciones y Electrónica

Arquitecto de Soluciones en Software y Datos

El contenido es extenso y puntual al mismo tiempo, se abordan los principales algoritmos que se utilizan en Machine Learning.

No sólo se da un ejemplo de cómo se implementa el algoritmo en Python y qué bibliotecas se usan; así como sucede en otros cursos o en algunos libros, además de ver su implementación, se explica de una manera sencilla pero profunda la matemática que existe detrás de cada algoritmo, también se analizan detalladamente los aspectos más importantes para tomar decisiones de porqué usar o no cierto algoritmo para resolver un problema en específico. El ejemplo y datasets que se usan para implementar la teoría, es aplicado sobre un caso de uso real, esto permite fácilmente identificar en qué otros posibles casos puede ser usado el algoritmo. Los profesores demuestran un dominio total del tema, tanto en la teoría como en la práctica y siempre tienen disposición para atender cualquier duda.

Jesús Alejandro García Fernández

Ingeniero en computación, egresado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM.

Analista de información en el Banco de México

La estructura con la que han diseñado el curso es excelente.

Se comienza con la exposición de un problema de la vida real, seguido del aprendizaje de la teoría matemática necesaria, presentada a un nivel adecuado para todos los estudiantes, se procede con la implementación en código, culminando en la elaboración de conclusiones sobre los temas tratados. Esta metodología proporciona un equilibrio perfecto entre la teoría y la práctica. Aunque el curso no es sencillo, siempre motiva a los estudiantes a profundizar en el temario.

Adriana Yazmi Gamboa Luna

Lic. en Matemáticas Aplicadas y Computación

Data Scientist en BBVA

El curso de Rudimentos es un excelente primer acercamiento al Machine Learning, desde la selección de algoritmos hasta la evaluación del proyecto, se siente el empeño dedicado por el colegio y los profesores, que siempre están dispuestos a aclarar dudas y al pendiente del aprendizaje de cada alumno.

Una de las mayores ventajas de este curso, es que la teoría es explicada a profundidad con el mayor detalle estadístico y matemático posible; complementando con la parte práctica, donde a través del ejemplo, te muestran los pasos para el desarrollo de modelos en Python y la aplicación de cada técnica enseñada.

Ana Fernanda González Carranco

Licenciatura en Economía y Licenciatura en Relaciones internacionales

Data scientist analyst en bbva-Programa be talent for women

El curso de Machine Learning & AI For The Working Analyst ha sido un verdadero punto de inflexión en mi viaje profesional como Científica de Datos. Como alguien que proviene de un trasfondo en Economía y Relaciones Internacionales.ingresar al mundo de la ciencia de datos fue un desafío emocionante pero intimidante. Sin embargo, este curso me proporcionó la guía y el apoyo necesarios para convertir esos desafíos en oportunidades de crecimiento.

A través de la paciencia y la experiencia de los profesores, pude abordar conceptos que antes me parecían inaccesibles. No solo aprendí sobre Machine Learning y AI, sino que también descubrí una guía para mi carrera. Hoy, me siento más confiada que nunca para enfrentar los desafíos del mundo de la ciencia de datos. Estoy emocionada de aplicar lo que he aprendido en mi día a día como Científica de Datos, y estoy agradecida por la sólida base que este curso ha proporcionado. Recomiendo este curso a cualquier persona que esté lista para embarcarse en un viaje de descubrimiento y crecimiento profesional.

Julio Correa Ríos

Ingeniero Industrial (Chile), Master en IT & Gestión (Chile), Master of Complex Systems (University of Sydney, Australia).

Data Team Lead en Fair Supply, compañía australiana en temas de ESG & Consultar en Gestión e Innovación.

Tomé el curso Matemáticas para la Ciencia de Datos y la Especialización en Deep Learning. La calidad de ambos es muy buena, con Alfonso entregando el contenido de manera muy efectiva, didáctica y clara. Además, el material y los laboratorios están al servicio del contenido y de su aplicación a casos reales.

Debo decir que en algunos momentos el contenido es bastante desafiante pero los profesores siempre están disponibles para responder consultas y ayudar cuando se necesita. Por último, destacar también que Alfonso tiene mucha paciencia y disposición a ayudar en cosas que están más allá del curso y eso se agradece enormemente. Creo que es una de las mejores experiencias de aprendizaje que he tenido, definitivamente.

Yalbi Itzel Balderas Martínez

Técnico en Computación / Licenciatura en Biología / Doctorado en Ciencias Biomédicas

Investigadora en Ciencias Médicas en el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias Ismael Cosío Villegas (Pertenece a la Secretaría de Salud).

El contenido del curso es excelente, los profesores son muy diligentes y cuidadosos en responder todas las dudas que se nos presentan a los alumnos. Definitivamente son expertos en el área y tienen habilidades de comunicación que les permiten transmitir el conocimiento de forma efectiva.

He tomado cursos en el área de ciencia de datos pero en este Colegio tienen un sello propio, por la forma en cómo se explican los temas con una perspectiva matemática, con clases que se complementan en el aspecto teórico y práctico. El hecho de que podamos consultar las grabaciones posterior a la clase es una gran ayuda en caso de que haya algo que repasar, y los materiales con referencias cuidadosamente seleccionadas son de alto nivel.

Sergio Daniel Raya Rios

Licenciatura en Actuaría, UNAM.

Cientifico de Datos en BBVA

El curso de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) superó todas mis expectativas en términos de contenido y calidad de enseñanza. Los instructores se esmeraron en explicar conceptos complejos de manera clara y comprensible. El material de apoyo y la plataforma de aprendizaje fueron de alta calidad e intuitivos, facilitando el proceso educativo.

El curso estaba bien estructurado, combinando teoría y práctica, lo que me facilitará aplicar los conocimientos en proyectos reales. Además, la comunidad de aprendizaje fomentaba la colaboración y el intercambio de ideas, enriqueciendo la experiencia. En resumen, ha sido una experiencia enriquecedora y satisfactoria, recomendada para cualquier persona ya sea principiante o con conocimientos previos.

Gaspar García Báez

Ingeniero Matemático (IPN) / Maestría en Ciencias de Datos de Información (INFOTEC)

Data Scientist en IA Factory

Todos los profesores cuentan con un dominio de los temas que imparten y se agradece mucho la dedicación que le ponen a cada clase y a las revisiones de las actividades, puesto que siempre están en disposición de atender las dudas que surgen y proporcionan retroalimentación de valor.

El curso de Profundización en ML fue excelente. Las clases teóricas y prácticas se complementaron muy bien entre sí, lo que me ayudó a consolidar los nuevos conocimientos adquiridos, como el Análisis de Supervivencia, pero también a refrescar y repasar otros tópicos, como el Aprendizaje por Refuerzo.

Angelica Verenice Villavicencio Soriano

Licenciada en Matemáticas (UNAM) / Maestría en matemáticas aplicadas (CIMAT GTO)

Data Scientist Associate en BBVA

Me gustó mucho poder conocer nuevas herramientas que sin duda alguna, complementan mi formación y por ende mi trabajo.

Combinar el acercamiento teórico con la programación en un mismo curso refuerza cada concepto y a la vez te permite trabajar ambos skills necesarios para la ciencia de datos. Gracias!!

Alfonso Ramos Corona

Ingeniero en Computación y Maestro en Ciencias Ambientales con énfasis en modelación de procesos de contaminación y SIG

Profesor de Tiempo Completo e Investigador en el Cuerpo Académico de Geoinformática / Ciencia de Datos Geoespaciales Coordinador de la Licenciatura en Logística en Universidad Autónoma del Estado de México

Hace unos pocos meses concluí el Track de Ciencia de Datos en el colegio de matemáticas Bourbaki. Fue un año donde invertí 300 horas presenciales y otro tanto de horas de estudio, y donde los conocimientos adquiridos me han permitido entender de manera muy detallada el mundo del aprendizaje máquina

Anteriormente, tomé algunos cursos y un diplomado en Ciencia de Datos, aplicando esos conocimientos en artículos y trabajos de investigación. Siempre tuve la inquietud de entender más a fondo los fundamentos de las librerías de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Ahora, gracias a tres cursos (Machine Learning and Artificial Intelligence for the Working Analysts, Matemáticas para la Ciencia de Datos y Deep Learning), ya no veo librerías como Scikit Learn, PyTorch, TensorFlow y Keras como cajas negras. Puedo entender algunos de sus parámetros e hiperparámetros desde una perspectiva matemática y computacional. Estos cursos combinaron explicaciones matemáticas claras con prácticas en casos reales.

Manuel Antonio Ladron de Guevara Pérez

Licenciatura en Actuaria - ITAM, Diplomado en Machine Learning - ITAM, Diplomado en Mercados Financieros - ITAM

Data Scientist Manager

En el curso, pudimos ver de una forma tanto teórica como práctica los fundamentos que hay detrás de modelos de Machine Learning que son actualmente aplicados dentro de los más diversos campos laborales, dentro de ellos, finanzas.

El conocer los modelos más allá que las paqueterías, ayuda a entender los principales supuestos para su aplicación y los pros y contras de los mismos. Se da una base matemática que permite apreciar la capacidad de uso y generalizarlos, invitándonos a idear, proponer y explorar nuevos campos de aplicación.

Rodolfo Alcázar Pérez

Licenciatura en Actuaría - ITAM, Maestría en Ciencia de Datos - UP (cursando)

Data Scientist Manager en BBVA

La calidad de las clases es excelente y la atención personalizada es algo sobresaliente que considero es primordial para entender mejor los temas.

Opino que el curso es excelente para profundizar en temas de ciencia de datos. Tiene una practicidad en cómo se enseñan los temas que te lleva a entenderlos fácilmente. Los maestros tienen un excelente conocimiento y su atención a las dudas es muy bueno.

Alejandro Rodríguez Rivas

Ciencias Actuariales en Universidad Anahuac México

Insurance Product Manager | Banamex

El contenido es muy completo, realmente te da un conocimiento integral de ML, sumamente bien explicado, y perfectamente distribuido entre teoría y práctica, lo cual ayuda mucho a comprender y aterrizar cada tema. Lo recomiendo ampliamente si es que tienes mucho conocimiento del tema o no del todo.

Los profesores realmente están enfocados en que lo que se está explicando se entienda y se nota la apertura para poder solucionar dudas y explicar las veces que sean necesarias. Se siente un acompañamiento a lo largo del curso que es bastante motivador.

David Hernandez Lazaro

Lic. Física y Matemáticas

Data Engineer en BBVA

Afortunadamente, encontré lo que buscaba en el curso de Machine Learning & AI for the Working Analyst del Colegio Bourbarki. Me ha gustado mucho la forma en que se explican los temas y cómo se presentan casos de uso modernos, los cuales están siendo aplicados en diversos campos laborales, incluyendo el área de investigación. Estoy muy contento de ser alumno de esta excelente escuela de ciencia de datos.

Siempre había querido encontrar un curso de ciencia de datos que fuera más allá de la parte técnica del uso de los modelos de machine learning, ya que muchos cursos y/o diplomados se centran únicamente en el código sin profundizar en cómo funcionan estos , los beneficios que nos brindan y el trasfondo matemático que los sostiene. Quiero expresar mi agradecimiento y reconocimiento a los profesores Carlos y Ana por su amabilidad y paciencia al responder cada una de nuestras dudas dentro y fuera del curso, han sido pieza fundamental para nuestro aprendizaje continuo.

Katia Michel Martinez Rios

Licenciatura en ingeniería matemática - IPN

Consultor SAP FICO - IBM

Este es el tipo de conocimiento que durante mucho tiempo esperé encontrar en mi formación básica, explicada de esta manera, con tantos casos de uso. Haber decidido empezar con este track fue la mejor decisión que tomé este año. Definitivamente el método que ha ideado Carlos sale de cualquier otra metodología que haya experimentado antes.

Soy una persona que vive entusiasmada con el área de la inteligencia artificial, machine learning y ciencia de datos; acerté al considerar mi formación en matemáticas para sacar más provecho del material de cada clase. Vale muchísimo la pena estar presente en cada una de las sesiones, pues Carlos y Ana son excelentes maestros, se toman el tiempo necesario para entender y explicar cada una de las dudas. Es un ambiente muy enriquecedor. Comencé con estos cursos a pesar de tener nociones previas, básicas, sobre todos los temas, pues buscaba reforzar, profundizar, entender realmente desde 0 y con guía, además, empezar a idear soluciones en mi trabajo actual. Veo un potencial increíble en la aplicación a los procesos de negocio y sé que muy pronto mucho de esto comenzará a verse reflejado dentro del mundo SAP. Me siento satisfecha, entusiasmada y agradecida por tener la oportunidad de aprender de personas como Carlos y su equipo.

Saúl Bustamante Martínez

Licenciatura en Ciencias Computacionales por la UAM-Iztapalapa y Actuaría por el Instituto Matemático y Actuarial Mexicano.

Coordinador de Data Analytics en xpd Global, empresa dedicada a Logística y Transporte

Habiendo una oferta excesiva de cursos sobre los temas en boga relacionados a datos, LLMs e IAs, mis criterios de decisión para inscribirme en este curso fueron el background académico del profesor Carlos Ruíz, y el nombre de la escuela, Bourbaki. En mi cabeza esa combinación me invitó a pensar que sería un curso que cuidaría el rigor matemático por sobre la oferta superficial y mecánica de muchos otros contenidos.

Y afortunadamente estuve en lo correcto. La teoría matemática fue explicada y nunca prostituida en pos de la aplicación y sin embargo, los temas pudieron ser comunicados efectivamente a todo el grupo, sin importar el bagaje académico tan heterogéneo de los integrantes. Y ese es el valor agregado desmedido del curso: entender las ideas está al alcance de cualquiera que esté dispuesto a poner el tiempo y dedicación necesarios. Finalmente, los laboratorios prácticos fueron excelentes y cubriendo un espectro amplísimo de aplicaciones. La profesora Ana Isabel hace un trabajo estupendo, lleno de inteligencia, paciencia y cortesía que los vuelven entretenidos y accesibles. Vale la pena la inversión, sin duda alguna. Ahora, a por más, que me sigo con los siguientes módulos.

Daniel Reyes Clemente

Licenciatura en Matemáticas, UNAM.

Analista de bases de datos y fotógrafo.

En el curso de "Matemáticas para la Ciencia de Datos", es muy importante la intuición y saber plasmar las ideas en la computación. Alfonso y Pedro, son indudablemente ideales para esta tarea. Recomiendo el curso para entusiastas y profesionales en matemáticas que deseen conocer la Ciencia de Datos a profundidad.

En la facultad, tuve una formación profunda en matemáticas, en donde las clases casi no salieron del esquema de hacer demostraciones formales. Alfonso y Pedro, en cambio, me ofrecieron una visión más realista y aplicable de algunos resultados en áreas fundamentales en Ciencia de Datos, tales como la Probabilidad y la Estadística.

José de Jesus Barrios Sanchez

Ingenieria en Telemática

Ingeniero de datos

El curso me pareció muy interesante, me ha gustado mucho, aunque no es parte de mi día espero me ayude para poder conocer nuevas áreas.

César Alejandro Luján García

Licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computación

Data Scientist en BBVA

Este curso ofrece una excelente oportunidad para aprender o consolidar conocimientos. Gracias a esta formación me siento preparado para aplicar estos conocimientos en mi trabajo. Sinceramente considero que soy un mejor profesional después de haber completado este curso.

Aunque ya había tenido un acercamiento previo a varios de estos temas debido a mi formación, aquí los aprendí desde un enfoque nuevo y más claro, que no solo es fácil de recordar, sino también de explicar. Esto es especialmente valioso para mi, ya que los profesores son excepcionales en su capacidad para transmitir conceptos complejos de manera comprensible.

José Uriel Cárdenas Muñoz

Licenciatura en Ciencias Actuariales.

Consultor de Riesgos en Managment Solutions / Co-Founder de Nexus Consulting Lab.

Unirme al Colegio ha sido, sin lugar a dudas, la mejor inversión educativa que he realizado. El primer curso del Track, "Machine Learning & AI for the Working Analyst," combina de manera excepcional la teoría con casos de estudio, permitiéndome aplicar los conocimientos adquiridos en diversas áreas de conocimiento.

Los instructores no solo dominan los temas con maestría, sino que también están siempre dispuestos a resolver cualquier duda, por más mínima que sea. Este curso no solo ha superado mis expectativas, sino que también me ha dejado motivado para continuar con el resto del Track.

Bermeo Fernández Ricardo

Licenciatura en economía, Licenciatura en Matemáticas; Maestría en Economía y Maestría en Matemáticas

Data Expert

El curso me agrado mucho ya que se mete en temas técnicos a diferencia de otros diplomados que nos ha ofrecido la institución; el conocimiento de los profesores es muy profundo.

Carlos Ibarra Flores

Economista UNAM

Data Scientist Associate en Advanced Analytics en BBVA, principalmente generación de modelos y segmentaciones de clientes para la realización de campañas comerciales

El curso fue impartido considerando tanto la parte técnica como las aplicaciones que los modelos y algoritmos tienen dentro de las empresas, aspecto que te da un conocimiento integral para su utilización en la resolución y desarrollo de aplicaciones para la banca.

Siempre es bueno conocer y recordar que hay detrás de muchas librerías que utilizamos frecuentemente en el día a día; y en este aspecto el curso funciona de manera fenomenal, claro está, siempre con la buena disposición de los maestros para explicar dudas y el por qué a veces es preferible escoger un modelo sobre otro considerando los retos particulares de cada base de entrenamiento. En este sentido, el curso otorga bases sólidas para entender los modelos esenciales y con ello seguir aprendiendo e investigando de manera autodidacta modelos y algoritmos más complejos.

David Vargas Fernández del Busto

Licenciatura en Matemáticas, UNAM

Científico de datos en BBVA

Personalmente, el curso me permitió profundizar significativamente en técnicas de clasificación binaria y multiclase, además de reforzar mis conocimientos en regresión lineal, árboles de decisión, y clusterización. La estructura del curso y la manera en que se abordaron estos temas fueron muy efectivas para comprender los conceptos y aplicarlos.

Quisiera destacar especialmente la labor de los instructores, Alfonso, Pablo y Pedro. Cada uno demostró un conocimiento profundo y exhaustivo de los temas, ofreciendo explicaciones claras y respondiendo todas las dudas que surgieron durante el curso. Sin duda, su experiencia y dedicación fueron clave para el éxito de mi aprendizaje. Recomendaría este curso a cualquier persona interesada en desarrollar o fortalecer sus habilidades en machine learning, ya que proporciona una base sólida en las técnicas y enfoques más relevantes en este campo.

Diego Antonio Carranza Ortiz

Licenciatura en física (UNAM), Maestría en astronomía (UNAM), Doctorado en matemáticas (Queen Mary University of London)

Científico de datos en BBVA México

El curso cumple su misión dejando bien fundamentadas las ideas básicas, tanto teóricas como prácticas, detrás de los principales algoritmos de ML

Al ser grupos reducidos, se ofrece una atención más personalizada para resolver dudas, y se refuerza mediante el estudio guiado de casos de uso similares a los que se pueden encontrar en la industria.

Diana Nadia Tamayo Celada

Maestría en ciencia de datos e información (INFOTEC)

Data Science Engineer en Mercado Libre

Es una curso muy completo teórico - práctico. Lo más valioso para mí es que es un curso para múltiples contextos y niveles , se abordan temas desde cero hasta los fundamentos matemáticos más importantes de los algoritmos.

Alfonso tiene un conocimiento profundo y puede traducir todo el mundo matemático a resolución de problemas del día de una manera espectacular y se asegura que todos estén entendiendo , lo que los diferencia de cualquier otro tipo de curso ,lo recomiendo al 100% para personas que quieren empezar en el mundo de la ciencia de datos o quieren profundizar en su conocimiento general.

Diego Alberto Salinas Navarro

Ingeniería en computación

Ingeniero de Machine Learning en BBVA

El contenido práctico es bastante amplio ya que se presentan las problemáticas a resolver y como se hace un proceso completo de análisis y preprocesamiento de datos. Es decir, se busca abordar problemas reales para que el alumnado comprenda como todos estos modelos son aplicados en la industria

El curso muestra de forma adecuada los modelos fundamentales del machine learning, el enfoque teórico con el cual se analizan estos modelos y algoritmos me pareció bastante interesante ya que se prioriza la interpretabilidad y entendimiento antes que la implementación, buscando que el alumnado entienda y priorice el análisis adecuado de la problemática y a partir de este, elija el mejor modelo para poder atacar el problema.

Arturo Rodriguez Cristerna

Ingeniero en sistemas computacionales / Maestría & Doctorado en Ciencias de la Computación

Científico de datos en Panzura

El enfoque en proyectos prácticos y el acceso a documentos y códigos refuerzan aún más el conocimiento adquirido. En resumen, es una formación integral ideal para quienes buscan dominar desde los conceptos básicos hasta los más avanzados de Machine Learning.

El curso logra un excelente equilibrio entre teoría y práctica, introduciendo de manera clara los fundamentos de Machine Learning junto con casos prácticos que reflejan problemas reales de la industria. Los grupos reducidos permiten una atención personalizada y retroalimentación detallada, lo cual enriquece la experiencia de aprendizaje.

David Jiménez Cooper

Licenciatura en actuaría en el ITAM

Subjefe de información y análisis financiero en Asociación de Bancos de México

Es un excelente curso para comenzar en el mundo de la inteligencia artificial, con un buen balance entre la teoría y la práctica, donde abordan casos y proyectos reales.

Pero lo que a mí me gustaría destacar es el compromiso de los profesores para asegurar que los alumnos comprendan los conceptos y sepan aplicarlos adecuadamente, ofreciendo un acompañamiento constante, lo que los diferencia de cualquier otro colegio.

Francisco Javier Alvarado Cabrera

Este congreso estuvo repleto de experiencias enriquecedoras para mí, y sin duda siempre lo recordaré. Gracias al Colegio Bourbaki por darme esta oportunidad de conocer, viajar, crear y llenarme de motivación para continuar en el ámbito académico. Sin duda alguna, el próximo año iré, pero esta vez a dar una plática. ¡Infinitas gracias!

Mi tiempo en el congreso fue una de las experiencias más gratificantes que he tenido. Conocí a personas afines a mis áreas de interés con las que pude discutir y colaborar para desarrollar nuevas investigaciones en matemáticas. Me ayudó a ampliar mis contactos en el ámbito académico y conectar con personas de todo el país. Las pláticas, cursos, carteles y plenarias fueron de mi sumo interés y acaparamos casi todo mi día, sin embargo pude conocer la ciudad y sus alrededores haciendo del viaje una experiencia tanto académica como personal. Durango fue un lugar muy bello, con personas muy amables y un clima agradable. El congreso fue en la Facultad de Ciencias Exactas de la UJED, sede donde existe un compromiso para la difusión de las matemáticas y una unión entre estudiantes y docentes de envidiar.

Karime Ochoa Jacinto

Gracias a la beca que me otorgó el Colegio Bourbaki, pude asistir al 57.º Congreso, realizado en la ciudad de Durango. Esta experiencia fue muy enriquecedora tanto a nivel personal como profesional, pues me permitió asistir a conferencias de diversos tópicos, como modelado, visualización de datos y educación matemática.

Pude participar como tallerista en ¿Pueden enseñar las máquinas? Hacia una visión crítica de la Inteligencia Artificial en las aulas, junto a compañeros de la ENES Morelia, y conocer a las y los autores de trabajos que había leído y que utilizo como referencias en mis propios proyectos. Además, pude crear contactos para colaboraciones en futuros proyectos relacionados con grafos, perspectiva de género e identidad matemática. Algo que encontré particularmente enriquecedor fue conocer la forma matemática de abordar problemáticas con las que también trabajamos en Inteligencia Artificial. Otra de las cosas que disfruté mucho del congreso fue conocer la ciudad y asistir a eventos culturales, como la obra de teatro y el concierto que formaban parte del programa. Finalmente, esta oportunidad me permitió esclarecer cuál será mi siguiente paso en mi formación académica. Quisiera agradecer al Colegio Bourbaki por todo el apoyo y las atenciones brindadas, en particular a Alfonso, quien tuvo un trato muy humano y fomentó que nos conociéramos con los demás becarios e intercambiáramos experiencias de los ámbitos en los que trabajamos.

Luis Daniel Hernandez Juarez

Actuaría

Gerente Financiero & BI en Walmart de México

Definitivamente, el curso cumplió mis expectativas en todos los ámbitos, tanto en la parte práctica como en la teórica, enseñando los fundamentos de cada modelo, así como sus posibles aplicaciones en el mundo laboral.

Sin duda, mi parte favorita fue la explicación teórica, que realmente te hace entender lo que hay detrás de cada modelo, acercándote a la verdadera esencia de la ciencia de datos. Pocos cursos ofrecen esta parte. También puedo afirmar que tanto Carlos como Ana mostraron un gran dominio de los temas y siempre estuvieron muy abiertos a cualquier duda durante todo el curso, lo cual me pareció un plus total. Recomiendo este curso a toda persona que quiera sumergirse en la ciencia de datos en su totalidad, tanto en la parte matemática como en la teórica.

Jhosse Paul Márquez Ruíz

Licenciatura en biología

Data Scientist Manager, BBVA

El contenido es excelente y permite habilitar la capacidad de generar modelos complejos multimodales para aportar valor al negocio en problemas reales.

Es un curso avanzado que requiere conocimiento previo de redes neuronales; definitivamente, no es para principiantes.

Pedro Arturo Flores Silva

Lic. Física / Maestría en Ciencia e ingeniería de la computación

Data Scientist Associate en BBVA

Los instructores dominan los temas, están dispuestos a ayudar e incluso proponen mejoras a las ideas que suelen surgir. En general, 5 de 5 estrellas.

En el curso "Profundización de Machine Learning: Variables Latentes y Secuenciales", tuve la oportunidad de expandir mi conocimiento en temas relevantes de la ciencia de datos. Considero muy bueno el enfoque y la metodología que el Colegio Bourbaki propone en este curso: teoría, práctica y knowledge checks permiten no solo conocer tópicos relevantes, sino también aplicarlos y discutir sus aplicaciones teórico-prácticas en mi trabajo.

Daniel Yeverino Jiménez

Licenciatura en Economía

Analista de datos en êu~zen Consultores

El curso me pareció sumamente práctico y completo, ideal para quienes buscan aprender de forma efectiva y aplicable.

Las clases teóricas fueron claras y concisas, proporcionando los fundamentos necesarios, mientras que las sesiones prácticas resultaron clave para afianzar el conocimiento y comprender a fondo los modelos y algoritmos vistos. Quisiera destacar especialmente el papel del profesor Alfonso y la profesora Ana. Su enseñanza fue muy buena: explican con claridad, fomentan la participación y se aseguran de que no queden dudas en el camino.

Iván Francisco Ochoa Castañeda

Licenciatura en Economía, Especialidad en Métodos Estadísticos

Científico de Datos BBVA

Este curso proporciona una base sólida para comprender por qué se emplean ciertos modelos de análisis en lugar de otros, un aspecto fundamental para la toma de decisiones.

Además, aborda los temas mediante ejemplos prácticos de diversos sectores, ofreciendo una visión amplia sobre cómo resolver problemas con datos provenientes de distintas fuentes.

Martin Elias Yupanqui Andrade

Ingeniero Estadístico

Subgerente de Validación de Modelos de Riesgo en BCP - Perú

El curso es emocionante de principio a fin, logrando un equilibrio perfecto entre teoría y práctica.

Cada concepto teórico está explicado de manera clara y, aunque los temas pueden ser complejos, se presentan con excelentes ejemplos reales que facilitan su comprensión. Además, los profesores brindan una enseñanza de alta calidad y siempre están dispuestos a resolver dudas, lo que enriquece aún más la experiencia de aprendizaje. Sin duda, es un curso altamente recomendado para quienes desean comprender a fondo los fundamentos de AI y ML dentro de las metodologías estudiadas.

Emmanuel Alberto Tapia Guzmán

Licenciatura en Economía Instituto Tecnológico Autónomo de México | Diplomado de Inteligencia Artificial Aplicada a los Negocios (ITAM)

Coordinador de Analítica en Grupo PROMASS

Recomiendo este curso de Machine Learning por varias razones a quienes desean aprender sobre el tema de manera estructurada y efectiva.

En primer lugar, el curso ofrece una introducción sólida a Machine Learning, lo que permite a los estudiantes comprender desde los conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas. Además, abarca una amplia variedad de problemas prácticos, lo que facilita la aplicación de los conocimientos adquiridos en casos del mundo real. Uno de los aspectos más valiosos es el equilibrio entre teoría y práctica. Se presentan explicaciones claras sobre los fundamentos matemáticos y estadísticos de los algoritmos, acompañadas de ejercicios que permiten su implementación en código. Por último, las explicaciones son precisas y el material complementario es de alta calidad. Tanto las presentaciones como el código están bien organizados y contribuyen significativamente al aprendizaje. En general, este curso es altamente recomendable para quienes buscan una formación bien estructurada en Machine Learning, con un enfoque equilibrado entre teoría y práctica.

Patricia Aurora Tapia Blásquez

Especialidad en Métodos Estadísticos

Científica de Datos en la empresa TIBS

En los últimos meses, la oferta de cursos para aprender Machine Learning o Inteligencia Artificial ha aumentado considerablemente. Sin embargo, puedo afirmar que el curso ofrecido por el Colegio Bourbaki es 100% profesional, impartido por expertos que logran hacer digeribles temas altamente complejos.

El curso Machine Learning and AI for the Working Analyst está dirigido tanto a profesionales que recién comienzan en este campo y tienen poca experiencia con lenguajes como Python, como a expertos que desean profundizar sus conocimientos en el área. La manera en que están organizadas las clases permite una comprensión equilibrada entre teoría y práctica, fomentando una verdadera reflexión y aprendizaje sobre lo que se aplica. Además, los casos de uso son reales y no se basan únicamente en simulaciones. El curso abarca la aplicación de algoritmos con distintos niveles de complejidad, proporcionando un panorama completo de los modelos de Machine Learning. Es un programa intensivo diseñado para aprender lo más relevante en poco tiempo. Para mí, este curso cambió por completo mi perspectiva sobre la Ciencia de Datos. ¡Gracias, Colegio Bourbaki!

Oliver Gerson Camacho Saucedo

Licenciatura en Matemáticas - UANL

Análisis de datos eu~zen

El curso es riguroso, pero al mismo tiempo muy práctico. Siento que me proporcionó una base sólida en Machine Learning. Lo recomiendo ampliamente.

Gabriel Santiago Belevan

Economía y Finanzas en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (Lima, Perú)

Data Scientist en el Banco de Crédito del Perú (BCP) (Lima, Perú)

La didáctica de los profesores garantiza que los estudiantes comprendan a fondo los algoritmos que se desarrollan. Sin duda, un excelente curso.

Machine Learning & AI Working Analyst" es un curso que introduce al vasto mundo de la ciencia de datos. De la mano de los profesores, exploramos una gran diversidad de técnicas de Machine Learning y sus aplicaciones en casos reales, que semana a semana se van complejizando. Llegamos a abordar temas que difícilmente se tratan en cursos asincrónicos con la profundidad y enfoque que se les da en estas sesiones.

Julio César Avila Torreblanca

Lic. en Física y Matemáticas

Científico de Datos en Mercado Libre

Me gustaron mucho los temas y las aplicaciones con Machine Learning.

El curso fue una buena guía para conocer el mundo financiero desde una perspectiva analítica. A pesar de tener poco conocimiento y experiencia en finanzas, logré llevar un buen ritmo, ya que el estudio se realiza desde los conceptos básicos hasta los más abstractos. Me gustaron mucho los temas y las aplicaciones con Machine Learning.

Abraham Rincón Treviño

Ingeniero Mecánico Eléctrico - Tec de Monterrey / Maestría en Inteligencia Artificial - Tec de Monterrey / Maestría en Economía - Tec de Monterrey

Economía Aplicada en la escuela de gobierno y transformación pública del Tec de Monterrey

A lo largo de mis estudios formales, he cursado numerosas materias relacionadas con matemáticas, análisis y ciencia de datos, pero sin duda el Dr. Alfonso ha sido el mejor profesor que he tenido en estas áreas.

Su capacidad para explicar de forma sencilla e intuitiva conceptos complejos —desde teoremas matemáticos hasta aplicaciones de modelos de inteligencia artificial en la industria— es verdaderamente magistral. Se nota la experiencia y el profundo conocimiento del cuerpo docente de esta institución, pero, sobre todo, su pasión por la enseñanza. Es un honor formar parte de esta comunidad de aprendizaje.

Daniel Mendoza Lopez

Lic. en Física y Matemáticas, IPN

Consultor TI en SPS

La enseñanza que brindan los profesores está muy alineada con reforzar lo teórico mediante lo práctico, comprendiendo las herramientas matemáticas que hay detrás de cada modelo.

Ofrecen un enfoque muy enriquecedor al combinar ambos aspectos, junto con un gran apoyo para ayudarnos a entender aquellos conceptos que no dominamos, siempre enfatizando la importancia de expresar cualquier duda para poder resolverla. El contenido que se nos brinda es excelente, y los ejercicios nos proporcionan herramientas para explorar aún más allá. Por ello, lo recomiendo ampliamente, ya que, en lo que a mí respecta, es la mejor escuela para aprender ciencia de datos. Mis más sinceros agradecimientos al profesor Carlos y a la profesora Ana por sus enseñanzas.

Rodrigo Olivares Ronces

Estudiante de Doctorado

Sr Manager Data Analytics & AI | Sr Architect | MLOps | AI Strategy en Nissan Motor Corporation.

Este curso destaca por su enfoque extraordinariamente práctico, que prepara genuinamente para los desafíos profesionales. Su valor excepcional reside en la metodología de enseñanza y evaluación, que va más allá de la teoría.

Lo que realmente marca la diferencia es cómo desarrolla un marco mental estructurado para abordar problemas complejos, en lugar de simplemente aplicar modelos preestablecidos sin comprender sus fundamentos. Es una experiencia educativa transformadora, que proporciona herramientas mentales aplicables a cualquier contexto profesional.

Fidel Vasquez Rojas

Doctorado en Matemáticas, CINVESTAV

Ingeniero de datos - BBVA

Estoy contento de haber tomado la decisión de seguir preparándome con los cursos del colegio.

El formato de los cursos me sorprendió y agradó; es genial cómo entrelazan cada tema desde enfoques empíricos, prácticos y teóricos. Los profesores tienen la capacidad y la dedicación necesarias para tratar temas complejos de una forma que cualquier persona con alguna base en datos pueda comprender.

Victor Alejandro Regueira Romero

Ingeniero en Mecatrónica Summa Cum Laude Universidad Politécnica del Centro. Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada Cum Laude del Tecnológico de Monterrey.

Data Scientist en Wizeline

Durante este curso me sentí emocionado cada semana al descubrir nuevos temas y apreciar cómo los instructores transformaban conceptos familiares mediante explicaciones sencillas que, al mismo tiempo, conservaban la complejidad de cada algoritmo.

Machine Learning & AI for the Working Analyst ofrece contenidos de primer nivel y un equipo de expertos que aclara todas las dudas con precisión. Gracias a los ejercicios prácticos en notebooks y a las evaluaciones estilo entrevista, pude aplicar de inmediato fundamentos de matemáticas, Machine Learning y Deep Learning. Lo recomiendo tanto a quienes inician su camino en machine learning como a profesionales que buscan profundizar en el funcionamiento de los modelos y sus diferentes casos de uso.

Miguel Angel Nava Portillo

Ingeniería Mecánica

Ingeniería de Datos en sector financiero

El curso es bastante completo. Ya tenía algo de conocimiento técnico sobre algunas metodologías, pero el enfoque financiero que se le dio fue justo lo que necesitaba. Ayuda mucho a entender cómo aplicar esos conceptos en situaciones reales del mundo financiero. Me pareció muy útil y bien enfocado.

Fabio Bisognin

Licenciatura en Economía

Business analytics manager LATAM - InDrive

Es ideal para cualquier científico de datos que desee fortalecer su entendimiento de los algoritmos más utilizados en la actualidad

Definitivamente, es un curso muy útil para comprender a fondo los conceptos teórico-matemáticos que están en la base de la inteligencia artificial. Es ideal para cualquier científico de datos que desee fortalecer su entendimiento de los algoritmos más utilizados en la actualidad. El enfoque matemático y teórico no se queda en un nivel abstracto, sino que se conecta directamente con los retos prácticos que los profesionales enfrentan día a día. Lo mejor del curso es que está impartido por profesionales que brindan consultoría en Machine Learning e IA, con un enfoque muy aterrizado en la realidad y la práctica.

Erick Fabian Castrejon Ruiz

Licenciado en neurociencias

Científico de Datos Senior en Pluxee México

El curso de Aplicaciones Financieras de Machine Learning & AI está excepcionalmente bien diseñado y ofrece una cobertura exhaustiva de técnicas clave en finanzas cuantitativas.

Los instructores combinan un alto nivel de rigor con explicaciones claras y ejemplos prácticos, lo que facilita el aprendizaje incluso de los conceptos más avanzados. Se profundiza en modelos autoregresivos, técnicas de clustering en series temporales y gestión de carteras, todo implementado con herramientas de última generación como Python. Sin duda, es un curso único en el mercado y representa una inversión muy valiosa para profesionales de análisis de riesgo y finanzas. Altamente recomendable.

Francisco Javier Ibarra Jiménez

Ingeniero Industrial y de Sistemas por el Tecnológico de Monterrey.

Consultor de empresas

El contenido de este curso me pareció muy interesante y completo. Todos los temas incluyen aplicaciones prácticas, lo cual se valora muchísimo. La diversidad de profesionistas también ha enriquecido mucho el curso, aportando ejemplos prácticos desde sus respectivos campos laborales.

Luis Moisés Yáñez López

Licenciado en Economía (UAM-A) | Maestrando en Gestión de Riesgos Financieros (AFI)

Gerente de Riesgos Financieros en BBVA Seguros.

El curso fue idóneo para abordar las bases de los instrumentos financieros derivados usuales en la construcción de Notas Estructuradas

El curso fue idóneo para abordar las bases de los instrumentos financieros derivados usuales en la construcción de Notas Estructuradas, pero también permitió profundizar en ellas con base en ejemplos reales y soportes teóricos robustos

Sergio Padrón Arellano

Lic. Matemáticas Aplicadas

Administrador de Infraestructura en Kuspit Casa de Bolsa, SA de CV

Recientemente completé el curso de Deep Learning Avanzado y superó ampliamente mis expectativas. Abordó temas clave en IA moderna, como modelos Seq2Seq, atención, GANs, GNNs, destilación de modelos y Deep Reinforcement Learning con enfoque en PPO, combinando fundamentos sólidos con lo último en técnicas avanzadas.

Explicaciones claras y aplicaciones prácticas: Cada tema se abordó con una combinación de fundamentos teóricos y ejercicios hands-on, lo que ayudó a solidificar conceptos complejos. Enfoque en lo más relevante: El curso no se limitó a lo clásico; exploramos técnicas modernas como las GNN para datos estructurados en grafos y el entrenamiento de agentes con PPO en Reinforcement Learning. Buen equilibrio entre teoría y práctica: Las implementaciones en código permitieron ver cómo se materializan estos conceptos en proyectos reales. Si deseas ir más allá de lo básico en Deep Learning, este curso es una excelente elección. Con instructores expertos, material bien estructurado y proyectos retadores pero enriquecedores, es ideal para especializarse en NLP, GANs, grafos o Reinforcement Learning. Altamente recomendable.

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