Las matemáticas forman parte de nuestra vida de una forma natural, con muchísimas funciones, desde programar, pasando por las inversiones, la gestión de datos, y hasta calcular el 3×2 en el supermercado es una regla de 3 matemática.
¿Qué matemáticas necesitas? Es imposible resumir todas las ciencias exactas en una selección de 10 cursos, pero hemos puesto todo nuestro empeño en dejar este sector representado por sus aplicaciones de mayor funcionalidad en pleno 2022, desde la estadística a la programación.
¿Qué vas a encontrar en este artículo?
- 1 ¿Qué curso de matemáticas estás buscando?
- 2 Los 3 mejores cursos online para aprender matemáticas desde cero (nivel principiante)
- 3 Los 3 mejores cursos para ampliar tus conocimientos en matemáticas (nivel intermedio)
- 4 Los 3 mejores cursos online para convertirte en un experto en matemáticas (nivel avanzado)
- 5 No me decido, ¿hay algún curso de matemáticas gratis?
- 6 ¿Qué debes saber antes de hacer un curso de matemáticas online?
¿Qué curso de matemáticas estás buscando?
Los 10 mejores cursos de estadística online
Cursos online de cálculo
Cursos online de probabilidad
Cursos online de álgebra lineal
Los 3 mejores cursos online para aprender matemáticas desde cero (nivel principiante)
Los 3 mejores cursos online para aprender matemáticas desde cero (nivel principiante)
Tanto si necesitas recurrir a un software que te ayude con los cálculos, como si quieres empezar desde las bases, aprendiendo por tí mismo, aquí te enseñamos 3 formaciones super completas, cada una en su campo.
1. Curso completo de álgebra lineal de cero a experto
Empezamos con los profesores Juan Gabriel y Maria como profesores, con este curso completo de álgebra lineal, mediante el cual también podremos llegar a la estadística, machine learning y además a la inteligencia artificial.
Conforme el curso avanza, nos vamos a apoyar en R y R Studio y Python, pero además veremos Octave más centrado en el álgebra, como esta formación. Todos los softwares, así como sus scripts, bases e instalación comienzan con explicaciones nivel cero, como lo son los requisitos de acceso.
En cuanto a las matemáticas en sí, comenzaremos por los fundamentos esenciales necesarios como son el estudio de cuerpos, la trigonometría, la inducción y los números complejos. Seguimos por matrices, ecuaciones lineales determinantes y el método de factorización LU. Por si te suena a chino todo esto, decir que son las bases de las redes neuronales y SVM (support vector machine).
En el álgebra no podían faltar los vectores en sus muchas modalidades, ni los espacios vectoriales que nos ayuden a ubicar los datos y búsquedas, entre otras funcionalidades. Aprendimos a clasificarlos, relacionarlos y diagnosticar la transmisión de datos con cadenas de Markov, enfocado a Machine Learning. Por supuesto, todo el código y scripts nos los ofrecen para descargar y agilizar el proceso de inicio.
- Explicaciones fáciles de entender
- El refuerzo que se realiza con ejercicios y práctica
- La forma en la que se acompaña al estudiante
- Los profesores son muy habilidosos
- Puede ser un poco complejo
2. Curso completo de Estadística a nivel universitario
Cambiamos de profesor a Elisa Cabana, de la que también vamos a hablar más veces. Y cambiamos también de campo, ya que en este curso completo de estadística a nivel universitario, nos centraremos en el campo de la estadística general. La formación sigue sin centrarnos en ningún software, sino aprendiendo y comprendiendo cada función por nosotros mismos. Si en un futuro queremos pasar a Big data, Machine Learning o IA, conoceremos todas las bases y análisis y su funcionamiento.
Esta formación abarca más de 14 horas, por lo que veremos todos los temas más importantes de la estadística descriptiva tanto univariada como bivariada. Desde el muestreo, la probabilidad, las variables aleatorias, las distribuciones hasta llegar a profundicar en estimadores.
En la parte de estadística inferencial nos centraremos en los intervalos de confianza chi-cuadrado, f-fisher y aprenderemos a establecer los resultados paramétricos mediante comparación tanto de varianzas como de proporciones. Aprenderemos a establecer contrastes de hipótesis tanto paramétricas como no paramétricas y acabaremos controlando incluso la regresión lineal.
Todo el material está explicado de forma teórico-práctica, incluyendo ejercicios de repaso en cada uno de los temas en modo test y desarrollo. Elisa nos ofrece numerosos recursos de apoyo descargables como las fórmulas y propiedades, así como libros de consulta.
- Unas explicaciones muy interesantes
- El acercamiento alternativo al temario
- La habilidad y conocimiento de la profesora
- Tono de voz muy agradable
- Solo para principiantes
- Debería tener ejercicios más variados
3. Curso completo de Estadística descriptiva – RStudio y Python
Pasamos ahora a ver una de las mayores demandas en el sector matemático, la de data scientist. El análisis y la estadística de datos computacionales se ha convertido en el presente laboral y gracias a este curso completo de estadística descriptiva con RStudio y Python podremos acceder con total garantía.
El profesor es el matemático Juan Gabriel Gomila, del que hablaremos mucho, acompañado en este caso de Maria Santos, colega de campo. Ambos nos aseguran que “comprimido” en algo más de 44 horas de videoclases finalizamos con el nivel equitativo a primero de carrera. Pero empecemos por el principio, y por instalar los programas de apoyo R y Rstudio para análisis y Anaconda Navigator para Python, el lenguaje de programación con mayor crecimiento.
En el lado práctico empezaremos por utilizar la combinación de los softwares como una calculadora científica que nos ayude con las funciones, trigonometría y combinatoria. Profundizaremos en la correcta forma de análisis de datos cuantitativos y cualitativos. Adentrándonos en la probabilidad desde cero, llegaremos a analizar las distribuciones discretas y continuas, con todos los estadísticos más relevantes.
El curso incluye una sección de regresión lineal que aplicar a machine learning. Y para representar todo lo aprendido veremos como crear diversos tipos de gráficos , desde plots de nubes de puntos hasta diagramas de caja. Por cierto, todo el código nos lo ofrecen para descargar, muy bien explicado, y que nos centramos en conocer el funcionamiento con las bases asentadas de la mejor manera.
- Gran cantidad de ejemplos y recursos
- Explicaciones para todos los niveles
- Temario que no se deja nada olvidado
- El instructor goza de gran experiencia
- Algunas clases necesitan una actualización
Los 3 mejores cursos para ampliar tus conocimientos en matemáticas (nivel intermedio)
Como decíamos, dentro de las matemáticas, los campos son muy amplios, así que en vez de centrarnos en uno solo, hemos buscado formaciones en varios de ellos. Tanto si quieres avanzar en cálculo diferencial, como en álgebra o probabilidad, te recomendamos sigas leyendo.
4. Matemáticas Pre-U: cálculo diferencial e integral
Empezamos el nivel intermedio hablando de un curso de cálculo inferencial e integral conciso y compacto. En poco más de dos horas veremos dos semestres compactados gracias al método de estudio que nos propone la profesora Celia Araujo. Eso sí, como requisitos de entrada, habremos de tener conocimientos de geometría, trigonometría y álgebra.
Comenzamos en el mundo del cálculo diferencial con los límites, aprendiendo a clasificarlos según su función, ya sea especial, racional o irracional. Seguimos por las tipologías de límites (determinados e indeterminados), al igual que toda la formación, recibiendo las explicaciones y teoría, pasando a ejemplos, y terminando por realizar nosotros mismos los ejercicios.
En el segundo módulo seguimos dentro del cálculo diferencial, yendo un paso más allá para lo que nos adentramos en las derivadas. Aprenderemos desde las formas básicas de funciones simples, pasando por la regla de la cadena aplicado a funciones compuestas, trigonométricas e irracionales; viendo velocidad, aceleración y cerrando el apartado obteniendo la gráfica con máximos y mínimos.
El cuarto y último módulo, es el centrado en el cálculo integral. Hablaremos y nos centraremos en las funciones complejas mediante la integración por partes. Cada uno de los apartados, cuenta con ejercicios de práctica, y las hojas de resultados y procedimientos, para que practiquemos y seamos capaces de realizar nuestra autoevaluación.
- Formación práctica con muchos ejercicios
- Buen método y gran profesora
- Concreto y conciso sin faltar información
- Muy buenas valoraciones
- La parte teórica podría ser más extensa
5. Matemáticas Pre-U: álgebra
Como habrás visto en el título seguimos con matemáticas pre universitarias, y en este caso recomendamos un curso de álgebra, también de la mano de Celia Araujo. Lo que sí cambian son los requisitos de entrada, y en este caso necesitaremos conocimientos de aritmética para adentrarnos.
En este caso nos centramos en la resolución de problemas, y selección de métodos más adecuados y rápidos. Para ello, empezamos por recordar los números reales, complejos y factores primos que nos permitirán elaborar; seguimos por las expresiones y leyes de exponentes; factorización.
Avanzando nos encontraremos con las ecuaciones y desigualdades de primer y segundo grado, y dos y tres incógnitas. Llegamos a las funciones algebraicas, donde aprenderemos a operar entre varias al igual que lo hacemos con números reales.
Al igual que el anterior, cada módulo y tema cuenta con una primera parte teórico-práctica seguido de numerosos ejercicios descargables, al igual que los solucionarios. Además Celia actualiza esta formación de forma periódica, por lo que podemos ver trigonometría, las funciones trascendentes y ecuaciones de primer grado.
- Buenas explicaciones y ejercicios
- Formación práctica con gran método de aprendizaje
- Celia hace que parezca fácil
- Buena organización y contenidos algebraicos
- Realmente se necesitan bases sólidas para seguir el ritmo
6. Probabilidad para Machine Learning y Big Data con R y Python
No podíamos cerrar este nivel sin las matemáticas aplicadas a machine learning e inteligencia artificial, y para ello recurrimos a Juan Gabriel Gomila por la confiabilidad, experiencia y valoraciones de los estudiantes certificados. Ya, sin más preámbulos, presentamos probabilidad para machine learning y big data con R y Python.
Para no alargar este resumen, os recomendamos consultar los requisitos de acceso en Udemy. ¿En cuanto al temario? Empezamos por un repaso de las herramientas de apoyo, es decir, R, R Studio y Anaconda para Python. En estos softwares aprenderemos a realizar los cálculos y funciones de probabilidad, densidad y distribución. Realizaremos análisis de distribuciones y de variables aleatorias avanzadas.
Como estamos en nivel intermedio, el objetivo es el análisis de miles de variables simultáneamente, por lo que habremos de adentrarnos en las bidimensionales y multidimensionales. Para subir el último escalón y aplicarlo a machine learning e IA, aprenderemos la base de la estadística moderna aplicada, o la convergencia de variables aleatorias, y el teoremos central del límite.
Las 244 videoclases tienen una duración de casi 47 horas, por lo que Juan Gabriel se apoya en otros dos docentes universitarios para la resolución del temario. Como en ocasiones anteriores, la teoría precede a las múltiples prácticas y ejercicios.
- Incluye toda la probabilidad de ML
- Calidad docente universitaria de los 3 profesores
- Incluye material descargable de alto valor
- Cumple lo que promete
- Curso que requiere conocimientos para su comprensión
- Requiere implicación y continuidad
Los 3 mejores cursos online para convertirte en un experto en matemáticas (nivel avanzado)
Para cerrar los cursos de matemáticas os ofrecemos 3 que nos permitirán sacar los análisis y estudios más complejos. Para ello, nos apoyaremos en los softwares más utilizados del mercado. Eso sí, como requisitos deberemos conocer R y Python y su código, así como tener buen conocimiento en probabilidad, inferencia, cálculo y álgebra. Ya hemos avisado que es nivel avanzado.
7. Curso avanzado de estadística multivariante con R y Python
Quizá haya 3 mercados digitales que destacan en pleno 2022 sobre el resto: la minería de datos, el modelado estadístico y el mundo del machine learning. Los tres tienen los mismos pilares de partida y puedes aprenderlos gracias a este curso de estadística multivariante con R y Python.
Empezaremos describiendo datos con las muestras disponibles y elaborando los gráficos 2D y 3D de forma adecuada. De ahí saltamos a las variables aleatorias multivariante junto con sus descripciones, métodos de inferencia y contraste de hipótesis. Seguiremos con métodos de componentes principales (PCA) y los análisis factoriales que nos permitan entender patrones del Big Data para poder analizarlos; y con el escalado multidimensional (MDS) para los casos en los cuales nuestros datos corresponden a similitudes.
Para terminar entenderemos cómo descubrir la homogeneidad de los grupos mediante las agrupaciones, clustering y clasificaciones; y añadir y ampliar las exploraciones a futuros con los datos que se vayan incorporando.
Como hemos comenzado diciendo, todo lo necesario para el análisis y de big data lo tenemos de la mano de dos de los docentes top de la red, Juan Gabriel Gomila y Elisa Cabana, que nos ofrecen todo lo necesario en estadística y aplicación de la misma, eso sí, las 120 videoclases tienen una duración de más de 17 horas.
- Calidad docente y de respuesta a dudas
- Incluye el código R
- Utilidad aplicada de la estadística multivariante
- Combina teoría y práctica a la perfeccion
- El codigo de Python podría ser más extenso
8. Curso avanzado de series temporales con R y Python
Siguiendo en la línea del anterior, y de la mano del mismo par de profesores más que experimentados, recomendamos este curso avanzado de series temporales con R y Python con el que seremos capaces de analizar el tiempo, la probabilidad de suceso, datos de sanidad y el precio del mercado financiero a futuro, entre otros.
Empezamos directamente por transformar datos tanto en R como en Python, para establecer frecuencias, valores faltantes y organizar todo con las fechas como índices. Con el dataset preparado nos adentramos en las características de análisis fundamentales, como el el ruido blanco, la caminata aleatoria, la estacionalidad, la estacionalidad y la heterocedasticidad.
Estos primeros módulos nos proporcionan las bases para centrarnos en la aplicación de ARIMA, o modelo autorregresivo integrado de media móvil, que nos permita identificar coeficientes y regresiones con un alto nivel de sensibilidad, para establecer patrones de predicción. Aprenderemos a tomar datos de yahoo finance, facebook prophet y auto arima, entre otros.
Trás más de 19 horas seremos capaces de predecir tendencias en los mercados financieros en general y en bitcoin en particular, analizar el precio de la electricidad por horas, la estacionalidad del consumo de ciertos productos, los picos de electricidad, etc. O lo que es lo mismo , acabaremos siendo capaces de predecir el futuro con modelos que establezcan la fiabilidad, estacionalidad y volatilidad.
- Documentación descargable de apoyo
- Válido para finanzas, salud, consumo y un largo etc.
- Actualizaciones periódicas según cambios del mercado
- Enorme calidad docente y de apoyo
- Se centra más en Python que en R
9. Métodos Numéricos Avanzados con Python – EDOs y EDPs
Este curso es el colofón de una trilogía de métodos numéricos, y como tal para su entrada se dan por sabidos interiorizados los conceptos anteriores, así como altos niveles en álgebra, cálculo , y Python. Si tienes las bases y quieres conocer las librerías más avanzadas de machine learning y el sustento de las redes neuronales esta formación en métodos numéricos avanzados con Python-EDOs y EDPs es el broche que necesitas.
Las más de 34 horas de clases de la mano de Juan Gabriel Gomilla, de nuevo, se dividen en 4 bloques. Empezando por las ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs), con las que seremos capaces de resolver problemas iniciales y establecer valores fronteras a través de diferentes métodos y teorías de apoyo incluyendo la estabilidad.
Seguimos por la teoría de la aproximación numérica que nos permitirá aproximar funciones de diferente complejidad entre sí, para pasar a la resolución de sistemas de ecuaciones no lineales. Por suerte, para esto dispondremos de Python, del cual nos proporcionan el código para que nos centraremos en comprender el enfoque teórico detrás de los algoritmos.
Para finalizar, como el nombre del curso indica, veremos las EDPs, o ecuaciones en derivadas parciales, tanto elípticas, como parabólicas e hiperbólicas, con su estabilidad y rodeada cada una de ellas con ejemplos de aplicación práctica.
- El profesor explica de forma sencilla y clara
- Enseña a comprender, no solo a resolver
- Explica varias series, métodos y técnicas
- Ideal para machine learning y data science
- Nivel máster universitario, muy avanzado
No me decido, ¿hay algún curso de matemáticas gratis?
Dado que la estadística forma parte de nuestra vida, y es el talón de Aquiles de muchos de los estudios superiores, nosotros os recomendamos un curso de Elisa Cabana en el campo.
10. Ejercicios resueltos de estadística
Tanto si te has quedado bloqueado en la base de la estadística, como si quieres adentrarte en el mundo de las matemáticas aplicadas, este curso de ejercicios resueltos de estadística te ayudará a comprender, como su propio nombre indica, de manera 100% práctica a través de ejercicios.
Comenzando por la estadística descriptiva por las tablas de frecuencias y probabilidades de variables aleatorias, extraemos todas las medidas más frecuentes: media, mediana, moda, cuantiles, rangos intercuartílicos y boxplot. Seguimos por la probabilidad, tanto de la intersección como condicionada, la probabilidad total y la independencia de componentes conectados.
¿Recuerdas los ejercicios de educación primaria del dado y la moneda? Pues ahora podrás comprender cómo funcionan las variables aleatorias centrándote en la distribución, media, varianza y desviación. Para finalizar veremos una introducción a la inferencia y estimación con los conceptos más básicos como el intervalo de confianza, chi cuadrado o el contraste de hipótesis.
- Muy buenas valoraciones de alumnos validados
- Gran calidad de la profesora
- Curso 100% práctico mediante ejercicios
- Formación de valor gratis
- Resolución a mano sin ayuda de programas
¿Qué debes saber antes de hacer un curso de matemáticas online?
Las matemáticas son esa piedra en los zapatos de muchos de nosotros, y que sin embargo utilizamos en nuestro día a día,muchas veces sin ser conscientes, para analizar las gráficas de las constantes subidas de la luz, mirar el clima de los años anteriores para establecer qué probabilidad hay de que nos llueva en vacaciones.
Si hablamos del mercado laboral, y digital, todo se basa en matemáticas. programación, ciencia, análisis… o si utilizamos la terminología adecuada , la inteligencia artificial, el machine learning y el big data. Y es que por algo se le llama data science, o la ciencia de datos.
Ventajas de Estudiar matemáticas desde casa
- Sin horarios: podemos ver las clases, y practicar adaptando a nuestro horario el tiempo de estudio.
- Calidad Profesorado: hemos nombrado a Juan Gabriel y Elisa en numerosas ocasiones, y ambos son profesores universitarios. Solo ver los comentarios de los alumnos universitarios, y certificados por estas formaciones nos avanza mucho.
- Cursos certificados: Certificadas las formaciones. En el mercado laboral hoy en día nos piden saber qué hacer, más que contar con el título que lo acredite, pero si fuera el caso, quedamos cubiertos.
- Sistema de dudas: tenemos acceso las 24 horas a realizar preguntas a los profesores, que nos contestaran mediante diferentes medios, por grupos de alumnado, discord, o a través de la plataforma. Consulta el método particular en casa curso.
- Nivel Adaptado: tenemos la libertad de elegir el nivel que queremos aprender, más allá de los conocimientos que tengamos. Obviamente no vamos a programar un análisis de ethereum a futuro sin conocer la inferencia, pero todo lo podremos aprender.
¿Para qué sirven las matemáticas?
Eres de los que en el colegio preguntaba una y otra vez ¿Para qué sirven las matemáticas? Tus padres seguramente te contestarán que para todo, como hemos dicho un poco por encima en la introducción. Cómo establecer una utilidad única de las matemáticas es imposible, vamos a intentar enumerar los beneficios, siguiendo con el crecimiento biológico:
- Infancia: inconscientemente estamos aprendiendo matemáticas desde que nacemos, y es una de las piezas clave de la personalidad. Nos ayuda a ser lógicos, a establecer el razonamiento, y una capacidad de pensamiento ¿Cómo? Las rutinas ordenadas nos enseñan que son las series lógicas, y aportan tranquilidad, primero me baño, luego me pongo el pijama y voy a cenar. Si tengo hambre ahora se que cuando acabe mi serie podré saciar el hambre.
- Adolescencia: una vez comprendida la lógica de la infancia, nos entra el interés por la investigación, por lo desconocido y verificación de datos. Utilizamos las matemáticas inconscientemente para buscar evidencias, y no basar las respuestas simplemente en creencias y /o emociones.
- Juventud: ayudan a desarrollar el pensamiento analítico, es decir a descomponer, argumentar y contraargumentar. Las matemáticas nos enseñan la resolución de problemas que no comprendemos, que podremos extrapolar a la problemática real.
- Vida Adulta: la capacidad de pensamiento, sabiduría y curiosidad siguen siendo campos de ciencias, basados en todas las etapas anteriores. Analizar las ideas, opciones, manejar el dinero, comprender el tiempo, cocinar siguiendo una receta… todo implica conocimiento de matemáticas.
- Adulto Mayor: la agilidad mental requiere concentración, y con la edad nuestras neuronas y neurotransmisores se generan a menor velocidad, teniendo que entrenar en mayor medida a las disponibles. Ejercicios de concentración y lógica ayudan en gran medida a ello
¿Cuál es la relación de las matemáticas con R y R Studio? ¿Y con Python?
Si, somos conscientes de que la mayoría de formaciones que os hemos recomendado van unidas a un software, y tiene una explicación: la utilidad práctica actual en mayor auge. Es necesario conocer la estadística, probabilidad, inferencia, álgebra y cálculo, pero por si solas en un papel no exprimimos su potencialidad, hemos de saber aplicarlas.
Empecemos por explicar la utilidad de R. Es un sistema de programación orientada a objetos utilizado para análisis y procesamiento estadístico de datos. De hecho es el más utilizado en universidades y en la comunidad científica, ya que permite la conexión entre diferentes personas y grupos.
Se utiliza para estadística, programación, análisis de datos, en el mundo de la ciencia de datos, de las matemáticas, investigación, biomedicina o Big Data entre muchos otros. Es decir, es un programa que nos ayuda con las matemáticas, y de ahí que tantas de las formaciones recomendadas lo incluyan.
En cuanto a la relación de Python con el mundo de las ciencias exactas, decir que este software es el top en gestión de big data o análisis de información en tiempo real con una cantidad ingente de datos a lo que no llega ningún otro programa. Además programando secuencias podremos predecir tendencias, procesar, limpiar y organizar datos, de hecho está desbancando a MATLAB como programa de cabecera en análisis.
Periodista corresponsal en Japón, experto en idiomas y disciplinas académicas