Notas de ingeniería, análisis y ML

Cómo una simple pregunta sobre si un conjunto se pertenece a sí mismo derrumbó los fundamentos de la matemática —y cómo ZFC la reconstruyó.

Una conjetura no es una verdad ni un error: es una apuesta educada sobre un patrón. Cómo se formulan, se ponen a prueba y por qué importan para quien modela datos.

Del Data Lake crudo al Lakehouse: formatos de tabla abierta, catálogos abiertos, IA generativa y descentralización con Data Mesh y contratos de datos.

Principios prácticos para construir pipelines de datos que no se rompen con cada cambio de esquema.

Un método simple y robusto para encontrar valores atípicos antes de modelar.

Entender el descenso de gradiente ayuda a diagnosticar por qué un modelo no converge.