⌛ Historia del Curso

📅 Inicios del Curso

El curso MAT281 - Aplicaciones de las Matemáticas nació con el propósito de explorar el lado práctico de las matemáticas. A lo largo de los años, ha contado con la participación de diversos profesores, cada uno aportando su propia especialización, lo que ha permitido abordar distintas áreas desde perspectivas únicas.

Por ejemplo, si el profesor tenía experiencia en sistemas dinámicos, el curso exploraba fenómenos como la propagación de enfermedades. En cambio, si su especialidad eran las ecuaciones diferenciales, se enfocaba en técnicas de resolución para problemas como la ecuación del calor. Esto significaba que no existía un temario fijo, sino que la dirección del curso dependía del enfoque del profesor a cargo.

En sus primeras versiones, el curso no incluía programación, a diferencia de la versión actual. La transformación comenzó en 2014, cuando el profesor Sebastián Flores reformuló su enfoque, introduciendo aplicaciones más prácticas y didácticas, especialmente en programación con Python.

Inicialmente, el contenido incluía temas de análisis numérico y análisis de datos, con algunas aplicaciones en aprendizaje automático. Sin embargo, a partir de 2017, el curso evolucionó hacia una introducción más estructurada a la ciencia de datos, gracias a los aportes de ayudantes y estudiantes, en especial Francisco Alfaro, Alonso Ogueda y Alberto Rubio.

Hasta 2019, MAT281 se impartía exclusivamente en la sede de Casa Central. Sin embargo, ese año, el profesor Francisco Alfaro comenzó a dictarlo también en la sede de San Joaquín. Esta expansión trajo consigo cambios importantes tanto en el contenido como en la metodología de enseñanza. Entre las principales innovaciones se incluyó la integración de herramientas como GitHub y Google Colab, así como la adopción de GitHub Actions y GitHub Pages para la documentación del curso.

📊 Estado Actual del Curso

En la actualidad, MAT281 mantiene altos estándares de calidad en su contenido y presentación. A continuación, se describen algunos de los aspectos clave de su funcionamiento:

Infraestructura y herramientas:

GitHub: Repositorio principal donde se gestiona el material del curso.
Google Colab: Entorno interactivo basado en la web para trabajar con Python de manera colaborativa.
MkDocs: Sistema de documentación estática mejorado con plugins adicionales.
GitHub Actions: Automatización de la generación y publicación de la documentación mediante GitHub Pages.

Estructura del Curso:

El contenido se mejora constantemente, incorporando nuevos temas y optimizando las evaluaciones. Actualmente, el curso se organiza en los siguientes módulos:

Toolkit Básico: Introducción a las herramientas esenciales para el análisis de datos.
Manipulación de Datos: Técnicas avanzadas para el manejo eficiente de datasets.
Visualización: Métodos para representar datos de manera efectiva y comprensible.
Machine Learning: Fundamentos y aplicaciones del aprendizaje automático.

Versiones Anteriores del Curso:

A lo largo del tiempo, MAT281 ha evolucionado considerablemente. Algunas versiones anteriores del curso también están disponibles públicamente y pueden ser útiles como referencia histórica o para explorar diferentes enfoques.

Si deseas contribuir con documentación de otras versiones del curso, no dudes en hacer un pull request o contactarte con el equipo docente.

🙌 Agradecimientos

Agradecemos enormemente a todas las personas que han contribuido al desarrollo y mejora continua de este curso. En especial, reconocemos la participación de los siguientes colaboradores en la versión actual:

Asimismo, extendemos nuestro agradecimiento a todas las generaciones de ingenieros matemáticos que han sido parte de este curso. Sus comentarios y aportes han sido fundamentales para su evolución y mejora continua.