$ whoami
Carlos A. Molina H.
$ focus
CS, Backend & ML
$ origin
🇵🇪 Lima, Perú
¿Por qué nació HuatuCode?
Durante mi camino universitario en Ciencias de la Computación, me encontré una y otra vez con el mismo patrón en internet: tutoriales que te enseñan a copiar y pegar import sklearn o llamar una API de inteligencia artificial en 5 minutos, pero que nunca te explican qué está sucediendo por dentro.
Cuando un modelo falla, cuando sobreajusta (overfitting) o cuando predice algo ilógico en producción, un script copiado de internet no te sirve de nada. Necesitas saber cómo funcionan las derivadas parciales, qué optimiza la función de pérdida y cómo construir una arquitectura de software limpia para servirlo.
Decidí unir mi segundo apellido, Huatuco, con mi pasión por el código (Code), y fundar este espacio bajo una promesa clara: aprender y construir en público, con rigor matemático, sin tecnicismos vacíos y derribando la idea de que la inteligencia artificial es una “caja negra mágica”.
# La regla de oro en HuatuCode
def master_machine_learning(topic):
while understanding < 1.0:
math = derive_from_scratch()
code = implement_without_libraries()
arch = build_backend_api()
# Compartir el proceso
share_in_public(math, code)
return "Caja negra destruida ⚡"Principios & Valores
Tres Pilares de Ingeniería
La base sobre la que construyo cada proyecto, video y apunte en esta plataforma.
Fundamentos Matemáticos Primero
No le tememos a las matrices ni al cálculo diferencial. Entender la función de coste y cómo desciende el gradiente te convierte en un ingeniero capaz de razonar el porqué de cada fallo, en lugar de probar parámetros a ciegas.
Arquitectura & Código Limpio
El código no debe quedarse atrapado en un Jupyter Notebook caótico. Diseñamos pipelines tipados, APIs en FastAPI o Go, componentes modulares y sistemas listos para integrarse en producción real.
Build & Learn in Public
La mejor prueba de que comprendiste una idea compleja es tener el coraje y la claridad pedagógica de explicársela a otros estudiantes. Comparto cada acierto, error y optimización abiertamente con la comunidad.
El Camino Recorrido
Trayectoria & Hitos Clave
Cómo pasé de las aulas de Ciencias de la Computación a construir este ecosistema.
Primeros Pasos en Ciencias de la Computación
La fascinación por cómo piensa una máquina
Descubrimiento de la lógica algorítmica, estructuras de datos, gestión de memoria y el poder de resolver problemas complejos desde código estructurado en C++ y Python.
El Encuentro con Machine Learning & Datos
De la programación determinista a los modelos probabilísticos
La revelación de que las computadoras no solo ejecutan reglas predefinidas, sino que aprenden patrones matemáticos a partir de datos. Surgió la necesidad de entender los algoritmos desde su derivación analítica.
Nace HuatuCode: Huatuco + Code
Creando el canal para romper la caja negra
Cansado de tutoriales de 5 minutos que solo hacen `import sklearn` sin explicar nada, decidí encender la cámara y documentar mi propio proceso de estudio. La fusión de mi apellido Huatuco y el código dio vida a la marca.
HuatuCode Lab: Plataforma Interactiva
Llevando el contenido educativo a la web
Transformación de los apuntes estáticos en un laboratorio web completo con simuladores interactivos de XAI (SHAP), visualizaciones matemáticas y guías interactivas para que cualquiera experimente en vivo.
Detrás de Pantalla
Lo que Me Mueve Cada Día
Café de Especialidad
El combustible esencial para sesiones intensas de debugging y optimización.
Explicabilidad (XAI)
Obsesionado con interpretar qué ocurre dentro de los árboles y redes profundas.
Edición & Narrativa Visual
Diseñar gráficos y animaciones para que conceptos matemáticos se entiendan en segundos.
Curiosidad Permanente
Explorar papers recientes, nuevas arquitecturas y mejores prácticas de backend.
¿Qué te gustaría explorar hoy?
Puedes interactuar con los simuladores matemáticos, leer las lecciones paso a paso o revisar el stack tecnológico que utilizo a diario.