(05/01/2026) - Mestrado: Machine Learning - Paulo Orenstein - Aula 01
por Instituto de Matemática Pura e Aplicada
Primera clase del curso de Machine Learning del IMPA, que sigue An Introduction to Statistical Learning en Python con un enfoque más matemático y más profundidad en deep learning.
Recomendado, valoración editorial 4 de 5
verificado 2026-09-09 — sigue siendo gratis en YouTube
Empezar en YouTubeRespuesta rápida
Curso gratis de Datos e IA en YouTube impartido por Instituto de Matemática Pura e Aplicada (1 h 42 min). Nuestra valoración: 4/5, recomendado. Comprobamos que sigue siendo gratis el 9 de septiembre de 2026.
- Veredicto
- 4/5 · Recomendado
- Para quién
- Estudiantes de matemáticas, estadística o ingeniería que quieren una introducción al machine learning con más rigor matemático.
- Duración
- 1 h 42 min
- Precio
- Gratis en YouTube
- Autor
- Instituto de Matemática Pura e Aplicada
- Publicado
- 2026
- Plan sugerido
- 1 sem. · 3.5 h/sem.
- Verificado
- el 9 de septiembre de 2026
Nuestro veredicto
Recomendado, valoración editorial 4 de 5Buena primera clase para quien quiera seguir un curso universitario de machine learning con enfoque matemático y bibliografía gratuita. Al ser solo una clase sin capítulos ni detalle del contenido, conviene verla dentro de la serie completa.
Puntos fuertes
- Curso de una institución académica reconocida, con bibliografía clara y gratuita.
- Enfoque más matemático y con más deep learning que el libro base, según la descripción.
A tener en cuenta
- La descripción no detalla el contenido concreto de esta clase y no hay capítulos.
- Está en portugués y es solo la primera clase de una serie más larga.
- No se mencionan ejercicios ni proyecto en los datos publicados.
De qué trata
Aula 01 del curso de Machine Learning de la Escola de Verão 2026 del IMPA, impartido por Paulo Orenstein en portugués. Dura 102 minutos y no incluye capítulos marcados.
Según la descripción, el curso sigue la versión en Python del libro An Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie y Tibshirani), disponible gratis. Se diferencia del libro por un tratamiento más matemático de los temas y por una mayor profundidad en deep learning. Como referencias adicionales se citan Elements of Statistical Learning y Probabilistic Machine Learning, de Kevin Murphy, también gratuitos. Esta clase forma parte de una lista de reproducción más amplia.
- Sigue el libro ISLP en su versión para Python
- Tratamiento más matemático que el libro base
- Mayor profundidad en deep learning
- Referencias: Elements of Statistical Learning y Murphy
Para quién es este curso
- Estudiantes de matemáticas, estadística o ingeniería que quieren una introducción al machine learning con más rigor matemático.
- Personas que leen portugués y quieren seguir el libro An Introduction to Statistical Learning con clases de apoyo.
Mejor busca otro si…
- Quienes buscan un curso práctico introductorio en español y sin base matemática.
- Quienes necesitan una clase autocontenida: esta es solo la primera de una serie.
Antes de empezar
La información publicada del curso no detalla requisitos previos.
Qué sabrás hacer al terminar
- Entender cómo está organizado el curso y qué bibliografía sigue.
- Situar el enfoque del curso: ISLP en Python con más matemáticas y más deep learning.
Plan de estudio sugerido
1 semana · unas 3,5 h por semana
- 1.Sesión 1: ve la clase completa (102 min) tomando notas, con pausas para lo que no entiendas.
- 2.Sesión 2: consulta los capítulos iniciales de ISLP en Python y repasa las notas de la clase.
- 3.Sesión 3: pasa a la siguiente clase de la lista de reproducción.
El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.
Consejos para seguirlo
- Ten a mano el libro ISLP (versión Python), que es la base del curso, y sigue la clase con él abierto.
- Usa Elements of Statistical Learning o el libro de Murphy como consulta si necesitas más detalle matemático.
- Si el portugués es un obstáculo, activa los subtítulos y baja la velocidad.
Antes y después de este curso
- Antes de este cursoMachine Learning Course for BeginnersIntroducción más suave al machine learning antes de un enfoque universitario y matemático.
- Antes de este cursoCURSO de MACHINE LEARNING desde CERO | (COMPLETO)Curso completo desde cero en español para preparar las bases.
Cómo lo presenta Instituto de Matemática Pura e Aplicada
Escola de Verão 2026 Professor: Paulo Orenstein Playlist dos videos:
Organizacionalmente, o curso seguirá a versão em Python do livro An Introduction to Statistical Learning, dos autores Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, e Robert Tibshirani. O livro está disponível gratuitamente. As principais diferenças do curso em relação ao livro são (i) um tratamento mais matemático dos tópicos…
Extracto de la descripción original en YouTube.
Preguntas frecuentes
+¿Qué libro sigue el curso?
Según la descripción, la versión en Python de An Introduction to Statistical Learning, disponible gratis, con un tratamiento más matemático y más deep learning.
+¿Cuánto dura esta clase?
102 minutos. Con pausas y repaso, cuenta con unas 3 o 4 horas.
+¿En qué idioma está?
En portugués, según el título y la descripción.
+¿Es apta para principiantes?
Los datos no indican el nivel. El enfoque más matemático sugiere cierta base, pero no se especifican prerrequisitos.
Análisis editorial elaborado con ayuda de IA a partir de la descripción, los capítulos y la duración publicados en YouTube, y revisado según nuestro método. El contenido del curso es obra de Instituto de Matemática Pura e Aplicada; si ves algún error, avísanos.
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