Estos son los 12 conceptos matemáticos clave que todo Data Scientist, Data Analyst o ML Engineer debería dominar 👇.

1️⃣ Estadística descriptiva.
Entender los datos antes de modelar (media, mediana, dispersión).

2️⃣ Probabilidad.
La base para manejar incertidumbre y hacer predicciones.

3️⃣ Variables aleatorias y distribuciones.
Normal, binomial, Poisson… los datos no se comportan al azar.

4️⃣ Inferencia estadística.
Conclusiones válidas a partir de muestras (intervalos y pruebas).

5️⃣ Álgebra lineal.
Vectores y matrices: el corazón del Machine Learning.

6️⃣ Cálculo diferencial.
Cómo aprenden los modelos y minimizan errores.

7️⃣ Optimización matemática.
Entrenar un modelo = resolver un problema de optimización.

8️⃣ Regresión y modelos lineales.
La base de muchos modelos predictivos.

9️⃣ Correlación y dependencia.
Relaciones entre variables (sin confundir correlación con causalidad).

🔟 Reducción de dimensionalidad (PCA).
Menos ruido, mejores modelos.

1️⃣1️⃣ Teoría de la información.
Entropía y ganancia de información en ML.

1️⃣2️⃣ Métodos numéricos.
Aproximaciones cuando no hay soluciones exactas.

🎯 En conclusión, no se trata de memorizar fórmulas, sino de entender qué hace el modelo y por qué funciona.
Las matemáticas te permiten pasar de usar herramientas a pensar como un(a) científico(a) de datos y tomar las mejores decisiones.