No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Conclusiones

24/24
Recursos

¿Qué conocimientos adquiriste en este curso?

El apasionante mundo de la informática se abrió camino en este curso, donde juntos exploramos una serie de conceptos fundamentales que dan forma al pensamiento computacional. Comenzamos por entender cómo la programación dinámica puede optimizar significativamente nuestros programas. Aprendimos que esto es posible cuando tenemos subestructuras óptimas y problemas empalmados, conceptos que ahora manejas con destreza.

Además, nos adentramos en el terreno de resolver problemas determinísticos y estocásticos, es decir, aquellos con elementos de aleatoriedad. La librería Random en Python nos acompañó en esta travesía, mostrando cómo las simulaciones computacionales pueden ofrecer soluciones a situaciones del mundo real.

¿Cómo aplicar el conocimiento adquirido al mundo real?

Ya sabes cómo simular resultados al lanzar dados o repartir cartas, entre otros ejemplos. Estos conocimientos te permiten modelar cualquier juego o decisión donde las probabilidades juegan un papel clave. Aquí tienes algunas aplicaciones prácticas de lo que aprendiste:

  • Simulaciones de situaciones del mundo real: Puedes prever resultados como la salida de un producto al mercado a partir de simulaciones.
  • Optimización de recursos: Aplica la programación dinámica para optimizar problemas complejos como la distribución de tareas o recursos.
  • Desarrollo de videojuegos: Implementa simulaciones de juegos probabilísticos, donde el azar determina ciertas acciones, utilizando las librerías adecuadas.

¿Qué sigue después de este curso?

Con este curso, ahora tienes tres de los cuatro elementos del pensamiento computacional bajo tu cinturón. Ya dominas:

  • El funcionamiento de las computadoras.
  • Los lenguajes de programación.
  • La creación y análisis de algoritmos eficientes.
  • La programación dinámica y estadística.

El siguiente paso puede ser profundizar en ciencia de datos (Data Science), un camino hacia la culminación de tus habilidades en tecnología. Aprovecha los conocimientos adquiridos para explorar áreas tan increíbles como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el análisis predictivo.

¿Cómo seguir construyendo tu camino en la tecnología?

El viaje en la ciencia de datos es interminable, pues siempre hay nuevas tecnologías y paradigmas emergentes. Aquí algunos consejos para continuar tu aprendizaje:

  • Comparte tu conocimiento: Enseña a otros lo que has aprendido y consolida lo que ya sabes.
  • Explora comunidades tech: Únete a foros, grupos y comunidades en línea para aprender de sus experiencias.
  • Permanece actualizado: Consulta fuentes oficiales y literatura reciente para no quedarte atrás.

Con determinación y curiosidad, el mundo de la tecnología se muestra infinito y lleno de oportunidades por descubrir. ¡Continúa con entusiasmo en tu trayecto hacia convertirte en un experto de nivel mundial en ciencia de datos!

Aportes 378

Preguntas 5

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Odio no poder darle Like al video 😦
Oigan, de hecho me parece una buena idea para el próximo

Hackatón de Platzi.
Like si opinas lo mismo.

Por cierto, no es que David Aroesti siempre use la misma camisa sino que se avienta hasta 14 clases en un sólo tirón.
Aquí el tweet de prueba
https://twitter.com/platzi/status/1231492702195331072?s=20

Lo comencé hoy y hoy mismo lo estoy terminando.

Esta fiesta estuvo excelente! sólo que quedé borracha de conocimiento y me quedaron algunas lagunas mentales. Existe una alta “probabilidad” de disfrutar de esta fiesta por segunda vez! 🥂

23:27 viernes, en la cuarentena más fructifera de mi vida.

Gracias Platzi por brindarnos conocimiento a través de un excelente profesor, creo que no solo he aprendido sobre el tema del curso en sí, sino mucho más. la actitud que uno pone al trabajo se nota y eso influye en los resultados, claro también el esfuerzo, y creo que se nota en los comentarios de mis compañeros que también aprendí de ellos por cierto. Gracias profe David por echarle muchas ganas en brindarnos un curso fácil de aprender.

6:34 una buena hora para terminar la fiesta 🙌🏼😁

11:43 Am, excelente curso David, siempre te he admirado mucho por como das los cursos y por tu metodología de enseñar, gracias.

Excelente curso, un conocimiento bastante exigente. Realmente este es un mundo donde no está cualquiera por la dificultad de digerir este tipo de información desde la primera vez. Gracias al profesor David, realmente es un genio y su cabello se parece al de Einstein xd jaja saludos a todos!!!

Gracias! el curso es muy bueno, sin embargo se debería ahondar más en los conceptos matemáticos y/o estadísticos de algunos temas que se tratan, ojalá sea porque en próximos cursos lo vamos a ver más a fondo. Saludos

hora de ver ideo: 00:03 22/11/2020

Interesante curso, se recordo muchos conceptos de Estadistica y Probabilidad donde se logro llevar la programación en python. David Aroesti muchas gracias por compartir sus conocimientos durante este curso y enseñarnos a analizar los problemas de una manera mas profesional.

David Aroesti, sigue sorprendiendome su forma de transamitir los conocimientos, desde el primer curso le he entendido muy bien sus conceptos y he tenido la oportunidad de recordar muchas cosas que estaban muy guardadas por alla en mi memoria, Muchas gracias por este gran curso.

Lo terminé a las 10, pero lo acabé en un día cuando planeaba hacer en 2.

Increíble curso como siempre con el Master Aroesti! 😄

Este docente es de lo mejor que tiene platzi, gracias David por tus enseñanzas.

Aplausos.jpg

Muchas gracias David, tus cursos son muy claros y se nota tu dominio, personalmente me han ayudado y me han entretenido mucho, y lo mas importante, me motivan mas a seguir en esta ruta de Datascience, Saludos a ti y todos los que estamos en esta carrera!!!

David muchas gracias por el curso, en la universidad tomé un curso de probabilidad y estadistica que fue una pesadilla, pero hoy en día le voy tomando cariño al vincularlo con Computer Science.
Ha influido la pedagogía de tus cursos para vincular teoría y práctica. Saludos!!

muy buen curso, bien explicado y con un excelente profesor como lo es David Aroesti, sigan así, mejorando siempre los cursos y entregandonos cursos nuevos y de calidad.

Acá les comparto el enlace de mi repositorio de este curso

7:31 pm Excelente curso

Un domingo a las 9 PM, me propuse terminarlo hoy y lo logre 😃

9:47am

11:07 p.m.

22:05

Hoy más que nunca me siento inspirado

3:10 pm

15:17 UTC-5

2:13 am

22:05 COL

5:57 PM

21:07 MEXICO

18:10

19:11

23:27 Hrs, fue maratónico xD

despues de 3 dias son las 8pm en Ecua

8:13 pm

7:45 PM Colombia

Domingo 9 am 😃

12:45 Durango, Durango, México

20.40 desde españa, pero estoy desde las 9 con este curso haha

2:43 PM El Salvador.

11.30 AM Chile

5:25 MX

23:49 :v
Ya no me dejan desvelarme jajaja

17:21 Russia

Excelente curso David. Cada vez aprendiendo más cosas útiles para ampliar mi conocimiento

Realmente fue un buen curso aunque el tema de recursividad aun me da dolores de cabeza y algo que si me gustaría saber como es que funciona el algoritmo del método random para entender mejor todo

Cuando dijo que estaba orgulloso auténticamente sentí que le alegra que crezcamos. Y comparto su sueño de que los computer scientist del futuro sean de LATAM!

8 am, hora de Ecuador, Domingo. Me desperté a las 6 para terminar el curso

Son las 04:00 de la mañana jeje

Resumen

Click Aquí

14:10 de la tarde!

9:31 pm, muchas gracias en efecto es un conocimiento muy enriquecedor

Me encantó el curso, David es un gran profe. Me da gusto que tenga más cursos en platzi

La verdad estas son las clase de cursos que te deja la mente pesada y pensando, toca estudiar mucho, leer y perfeccionar muchas cosas, pero David le mete muy bien a estos cursos, sabe mucho y comparte de una buena manera su conocimiento, a mejorar!!

Guatemala acá, son las 9 horas con 26 minutos, PM, he estado viendo este curso las últimas 24 horas, entre lavar platos, ir a traer el balón de gas, cocinar, lavar ropa, arreglar el hogar…
Fascinante

00:34 AM, jajajajaja

Un gran curso, realmente se necesita toda la teoría base para llegar a la regresión lineal y entender que no es la gran cosa.

Adquiri mi subscripcion a Platzi.

GRACIAS A ESTE CURSO !!!

  • saludos. !!!

19:23, con 20% de avance en la escuela de Machine Learning e IA.

16:23

Para curar la resaca producto de la gran fiesta es necesario seguir aundando en cada uno de los temas abordados en este gran curso. Felicidades Profe. David y a toda la comunidad.

01:11 am 19/06/2022

Me siento completo 💪
Terminado a las 19:00 en unos 4 días de trabajo.

9:00 am, como cuando despiertas de la fiesta y sigues ebrio 7u7

No me quiero ufanar por nada, pero lo empecé el 02/04/2022 en la mañana y lo estoy terminando en el día 05/04/2022 hora 18: 40, sin más que agradecer el conocimiento impartido, aunque voy hacer sincero los retos casi que no los hice solo logré estudiar cada uno de los aportes de la comunidad. Mil gracias.

Estoy viendo el video a la 1:31 am

11:37 AM

Dedique todo el sábado 05/03/2021 noche y madrugada, vale la pena. Gracias.

Exactamente a las 0:15 estoy viendo el video!

Excelente curso!!! 😃

ME SUPER GUSTO EL CURSO, EL PRIMER VIDEO SI ME ASUSTO, PERO DESDE EL SEGUNDO ME MOTIVE, ME ACLARO TANTO LAS ESTADISTICAS, MUCHO MEJOR QUE LO QUE VI EN LA UNIVERSIDAD !!! MIL GRACIAS

lunes 4.46 am

3:04 AM sinn dormir e

ANÁLISIS DE LA VARIANZA
Me gustaría compartirles esta aplicación que hice a raíz de este curso. Es una aplicación donde el usuario escribe el nombre de su archivo CSV y el parámetro Alfa que necesite. El programa devuelve una tabla ANOVA y una conclusión sobre la hipótesis nula.
Proyecto en Github

import numpy
import scipy.stats

direccion = input("Ingrese el nombre del archivo CSV: ")+".csv"
ncol=(numpy.loadtxt(open(direccion), delimiter=",")).shape[1]
aux=[None]*ncol
dataset=[None]*ncol
tamanos=[None]*ncol
medias=[None]*ncol
sumatorias=[None]*ncol
varianzas=[None]*ncol
contador=0
tratamientos=0
media_dataset=0

alfa=1-float(input("Ingrese el parámetro ALFA: "))

for columna in range(0,ncol):
	dataset[columna]=numpy.loadtxt(open(direccion), delimiter=",", usecols=columna)
	tamanos[columna]=len(dataset[columna])
	medias[columna]=sum(dataset[columna])/len(dataset[columna])
	aux[columna]=[]
	for filas1 in range(0, tamanos[columna]):
		aux[columna].append((dataset[columna][filas1]-medias[columna])**2)
	sumatorias[columna]=sum(aux[columna])
	varianzas[columna]=sumatorias[columna]/(tamanos[columna]-1)
	tratamientos=tratamientos+tamanos[columna]
	contador=contador+1
	
for columna in range(0,ncol):
	media_dataset=media_dataset+medias[columna]
media_dataset=media_dataset/ncol

sct=contador-1
scr=tratamientos-1
scf=scr-sct

ssa=0
sse=0
for columna in range(0,ncol):
	ssa=ssa+(medias[columna]-media_dataset)**2
	sse=sse+(varianzas[columna])
ssa=ssa*tamanos[1]
sse=sse*(tamanos[1]-1)
sst=ssa+sse

msa=ssa/sct
mse=sse/scf
fvalue=msa/mse

fcri=scipy.stats.f.ppf(alfa, sct, scf)

print("")
print("TABLA ANOVA")
print("Fuente		","Suma de cuadrados		","gl		","Media cuadrática		", "Valor F 	", "F crítico	")
print("Tratamientos	",str(ssa),"		",str(sct),"		",str(msa),"	",str(fvalue),"	",str(fcri))
print("Error		",str(sse),"		",str(scf),"		",str(mse))
print("Total		",str(sst),"		",str(scr))
print("")
print("Resultados:")

if(fvalue>fcri):
	print("Con un nivel de significancia del",str(alfa*100),"%, SE RECHAZA la hipótesis nula de que las medias de los tratamientos sean iguales")
else:
	print("Con un nivel de significancia del",str(alfa*100),"%, NO se rechaza la hipótesis nula y SE CONFIRMA las medias de los tratamientos sean iguales")

3:14 am terminando el curso, ha sido una buena fiesta jajaja

7:44 am ahora si a mimir

07:31 pm 2 Septiembre 21 😃

0:50 am : Ahora a descansar

Me gustaron mucho los ejemplos practicos del curso

Hola! A las 12:02 en Colombia, saludos y fiestas como estás no se olvidan :3

Muchas gracias!

Lo estoy viendo a las 10:25 pm hora México central, pero ya llevo rato viendo cursos, un aprox serian unas 5 a 6 hrs por el momento la fiesta va a seguir mínimo unas 2 horas mas. Siiiiuuu ❤️

Esta orgulloso de mi 😂

13-04-2021, a solo 17 dias de que finalice mi plan, le meti mucho tiempo a javascript, y diseño web, cuando python era de mas gusto para mi

9:38, aprovechando el Platzi day

Efectivamente a las 5:19 am xD

van a ser las 11 PM 😦

Muy buenas las conclusiones!

12:33am

Son las 11:14 P.M. Mis dos opciones eran estudiar la Ley de Ohm, o seguir con el curso de estadística

11:00 de la noche, estudiando en Platzi osi osi 😄

Estoy viendo el vídeo a las 16:40 jajaja

Aquí en Perú son las 14:19, aprovecho mi día libre para aprender 💪
Gracias por mucho, David Aroesti

14:55 ¡en un hermoso Sábado!

23:11 del domingo 18 de octubre de 2020. :’'v
Estuvo bueno el curso.

18:40 San Juan, Argentina

8:11pm Gracias David. Excelente!

17:00h cdmx

10:08 PM

10:52

19:24 Colombia

9:55pm, Lima-Perú