El curso muy entretenido y este profesor si sabe explicar las cosas muy bien
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Opiniones
intermedio
Comprende y aplica álgebra lineal a Machine Learning. Descubre autovalores, autovectores, y descomposición de matrices con SVD y PCA. Optimiza tus modelos reduciendo dimensiones y mejorando eficiencia computacional.
Sebastián Sosa
Co-founder en Caburé
El curso muy entretenido y este profesor si sabe explicar las cosas muy bien
Un curso denso y algo profundo, no me gustó en lo personal, pero es un buen curso con un muy buen profesor
Muy buen curso. El profesor trata de explicarlo de la mejor manera dado que son cursos que necesitan base matemática, necesario revisar el curso anterior si desean entender mejor este curso.
El profe explica bien. Tal vez el curso pudo profundizar un poco más.
Un curso muy completo donde se fortalecen conceptos, para poder seguir con las distintas rutas que ofrece Platzi.
Considero que el contenido es muy bueno pero en ocasiones se vuelve poco dinámico por la voz del profesor
Es bastante interesante el contenido, sin embargo siento que falta la lógica que se genera cuando se aprende Álgebra Lineal.
Buen curso, me agradó el aspecto práctico ya que permite tener una nueva perspectiva de la temática.
Mejorar la Rigorizidad con la que se presentan algunos temas.
Interesante el tema....El conocimiento de nueva herramientas es muy interesante
Me pareció un buen curso, es uno de los buenos profesores de Platzi
Un curso bastante completo, donde se aprende mucho de numpy, es importante tener buenos fundamentos de álgebra pero en especial de matrices
Buen curso. Estaría bueno que profundicen un poco mas en los temas pero la base está
El contenido ahora fue algo complejo, en realidad no encontre mucho donde aplicarlo, pero espero pronto tener la oportunidad y aprovechar este conocimiento
Aplicar metodos mas avanzados de matrices con python de algebra lineal y algunos que no todos recordamos.
El profesor es bueno explicando, lo tomé por el curso anterior, siento que estuvo algo pesado el examen
El curso en si esta bien pero tiene algunos momentos en los que no se entiende, por ejemplo, de donde se sacan algunas formulas.
Continua el proceso del anterior curso , los refuerza con otros nuevos y ademas los aplica
Es un curso muy interesante, lo recomiendo. Su objetivo es mostrar como se usa el algebra lineal en el machine learning y lo logra, sin embargo, seria interesante que se explicará en alguna secciones con un poco mas de detalle el machine learning
Son cursos algo densos de entender, sin embargo no cabe duda que el profesor es muy bueno en su conocimiento, por lo demas todo bien.
Entretenido el curso. No me gustó la parte de PCA. Muchas cosas por explicar quedaron ahí.
Buen curso aplicando Python en ámbitos del algebra lineal. Asi como el tratamiento de imágenes aplicando PCA
Intersante y muy útil, incentiva a aprender más, aunque este curso solo es introductorio, el contenido es difícil de aprender a la primera vez así que es necesario profundizar más.
buen contenido y buena la explicación del profesor
Un buen curso. Aunque considero que no se trabajo nada especifico de MA.
Excelente profesor, explica preciso el contenido y los muestra de forma interesante, falto mejor exposición del contenido con texto o diapos
Algunas aplicaciones del álgebra al analisis de datos.
Se manejaron buenos conceptos , pero creo que es importante que para estas clase se haga un miniproyecto para aterrizar todos estos conocimientos
Me encanto la forma en la que se expone la descomposicion SVD