
Explora el uso de la probabilidad en ciencia de datos y machine learning. Conocerás el teorema de Bayes, regresión logística y máxima verosimilitud, aplicando estos conceptos a través de Python. Ideal para ciencia de datos.
Clases del curso
Fundamentos de probabilidad
Distribuciones de probabilidad
MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Inferencia bayesiana
Conoce quién enseña el curso

conocimientos previos
- Python
- Cálculo
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
4.7 · 1148 opiniones


Rodrigo Renaldo López Gamarro
Exelente curso!!!

Edward Toledo López
Las tres estrellas es por el cierre, en específico, las útlimas 4 clases. Todo lo previo, es una joya. Me gustaron las explicaciones a nivel matemático, y considero que son escenciales en esta ruta. La razón de las 3 estrellas es que no me hubiese molestado unas clases más con tal de mostrar ejemplos de la aplicación, ya sean antes o después de la teoría. Y si hubiesen sido con código, mejor. Igual, entiendo la importancia de preguntar las fórmulas, pero si hubiesen sido mostradas como en el markdown de las notebooks, no tendría problema. M{as pensando que es para un primer acercamiento entre código y teoría


nayibe yesenia arias cortez
Fue excelente complemento a las clases de la universidad.


Mayra Alejandra Larios Benavides
Muy bueno el curso, sin embargo sería muy bueno que tenga una dinámica diferente en cuanto a la demostración y aplicación de los temas durante las clases.


José Esteves
Uff, bastante pesado, creo que este curso lo podrian dividir en 2 para dar muchos mas ejemplos y ejercicios a cada tema, por lo menos para los que no tenemos una fuerte base de matematicas y estadisticas. El profesor excelente, tiene el dominio del tema, solo que se deberia dividir en 2 cursos para hacer mas digerible todo el conocimiento.

Angel Rodriguez
El curso es muy exigente para poder comprenderlo, requiere de una muy buena base de estadistica, por si solo no es viable que entiendas todos los conceptos alli abordados

Obed Alonso García Ochoa
Muy buen curso, excelente para reforzar los conocimiento en estadística y matemátca

Roger Christian Cansaya Olazabal
Fue interesante el uso de Colab aunque me hubiera gustado que todo fuera en Visual Studio Code, instalando e importando funciones. Definitivamente hace falta un ejemplo real desde la adquisición de datos y su conclusiones.


Israel Rangel Garcia
Exclente Curso


DALIDA JUAREZ RODRIGUEZ
Se me hizo, muy buenos los temas.


Alejandro Valdovinos Cortes
Excelente curso


Jorge Alberto
muy buen contenido


Iván Martínez Zarate
un curso muy completo e interesante


José Alejandro Hernández Martínez
Muy buen contenido y bastante bien explicado. Te sugiero tener mínimos conocimientos en Python para lograr un entendimiento óptimo.


Andres Martin
excelente curso recominedo mas ejercicios para afinar lo aprendido en clase, tales como teorema de bayes


Yuri Vladimir Llanos Aiza
Buen curso. Excelente docente. Bastante claros los conceptos.


Javier Alvarez
Excelente, hasta ahora el mejor curso, aunque son pocas clases, es un material muy denso

Mario Betancourt Camacho
Qué tema tan interesante. Y que curso tan completo. El maestro, Francisco, que estupendo instructor. Práctico, conciso y claro. Los ejercicios en Python perfectos tanto parta aprender los conceptos matemáticos como para aprender el lenguaje de programación y su aplicación a la probabilidad. Muchas gracias, Francisco. Muchas gracias Platzi.

Luis Hernando Zapata Amaya
Muy bien explicado!!


Carlos Andres Reyes Peña
yupppp


buen curso. buenas explicaciones


Elias Demian Lazo
Recomiendo mucho este curso la manera de explicar del profesor es excelente y muy entendible aparte de los aportes, ayudan mucho a reforzar los conocimientos.


Jason Sepulveda
Muy buen curso, teorico en general, es dificil digerirlo sin conocimientos previos, pero con paciencia y haciendo los ejercicios del final es una buena forma de aprender.


Roberto Sobrado Taymani
El profesor con sus explicaciones claras.

Andres Felipe Castañeda
Excelente curso un poco enrredado, tendre que verlo todo nuevamente, pero en general me gusto.


Camilo Andres Guarin Mass
Un enfoque conciso y muy práctico que explica lo necesario para empezar a aprender del mundo de la probabilidad

Daniel Enrique Merchan Merchan
La aplicación de los conceptos en python


Yhomira Alexandra Yupayccana Lopa
Poner ejercicios como los retos en cada clase ya que ayuda a entender mejor con ejercicios o retos


Daiana Davidson
Más que para la comunidad un comentario para platzi, para personas que no tenemos background académico en probabilidad y afines no sirve el curso o está mal úbicado en el programa. Si alguien está pasando un mal momento como lo pase con este curso, les recomiendo leer un libro o ver videos de youtube. Lo considero una falla por que justamente uno paga por no solo el conocimiento si no el orden de los factores y que se entienda lo que uno está viendo. Creo que para los que de verdad empezamos de 0 en datos no se entiende bien si gastar una hora de investigación a parte por cada video.


Madison Eduardo Herrera Carrión
Excelente curso!
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data Analyst
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.




Matemáticas para Machine Learning con Python
Comprende cómo usar el poder de las matemáticas para crear y optimizar modelos de machine learning.




Análisis de Datos con Python
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.




Data e Inteligencia Artificial
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.




Fundamentos de Data Science y AI
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.




Data Scientist
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.




Machine Learning Engineer
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender