Nivel Básico
18 clases
4 horas de contenido
10 horas de práctica
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.
Fundamentos de probabilidad
Distribuciones de probabilidad
- 6
Funciones y Distribuciones de Probabilidad en Cálculo
10:23 min - 7
Distribuciones Discretas: Bernoulli y Binomial
14:56 min - 8
Cálculos con Distribución Binomial en Google Colab usando Python
19:19 min - 9
Análisis de Distribuciones Continuas: Enfoque en la Gaussiana
18:29 min - 10
Estimación de Distribuciones de Probabilidad en Google Colab
15:20 min
MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Inferencia bayesiana
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
Opiniones del curso
4.7 · 1150 opiniones
Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Exelente curso!!!
Edward Toledo López
@Edward_TL·
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
Mayra Alejandra Larios Benavides
@malariosbe·
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
@estevesjose·
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
@angel-rodriguez276·
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
nayibe yesenia arias cortez
@naariascor·
Fue excelente complemento a las clases de la universidad.
Obed Alonso García Ochoa
@obedalonsogarcaochoa·
Muy buen curso, excelente para reforzar los conocimiento en estadística y matemátca
Roger Christian Cansaya Olazabal
@roger-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.
Mateo Murcia Valles
@mamurci·
De los mejores cursos que he tomado de probabilidad(cabe aclarar que soy estadístico).
Jorge Bórquez R.
@jborquez·
excelente curso
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·
un curso muy completo e interesante
Andres Martin
@acmartinn94·
excelente curso recominedo mas ejercicios para afinar lo aprendido en clase, tales como teorema de bayes
Javier Martínez González
@javiermargon·
Excelente curso, el profe es muy bueo realmente en el tema y aborda los conceptos de una manera clara aún cuando no sean temas tan básicos como MLE o Bayes.
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente profesor
Elias Demian Lazo
@DemianLazo·
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.
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·
La aplicación de los conceptos en python
@crafpinedoj·
Comprender la fundamentamentación probabilística para desarrollar el pensamiento predictivo y aprender a controlar de manera coherente la incertidumbre.
David Rios
@david.santiago.rios·
De los mejores cursos hasta ahora, muy bien explicado y realmente con informacion de valor.
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
Excelente curso!
Josué Barrios Rodriguez
@joshua_1983·
Es un curso matematicamente denso, estaria bien dividirlo en dos porque el examen al final es bastante largo para el tiempo limite
Jeison David Diaz Espitia
@jddiaze·
Excelente curso, muy completo e interactivo.
Nelson Andres Diaz Hurtado
@andresdiaz1996·
Excelente
Jahir Monroy Camarero
@jahir.monroy.camarero·
El profesor
Diego Horacio Hermida
@diegohermida·
Muy bueno el curso. Te abre la cabeza y te invita a pensar de forma diferente. Seguramente lo repase a pesar de haberlo aprobado, el profesor Francisco super claro
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Lo mejor de este curso fue la preparacion para lo mas profudo de ciencia de datos el cual se utilizara machine learning, nlp y otros elementos de este. Lo recomiendo porque machine learning pide mucha estadistica.
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
Conocer como la matemática se relaciona con la ciencia de datos.
@Untipodeplatzi·
Buena introducción a la probabilidad
Carlos Garcia
@kallicheCode·
Muy bien curso, con toda la aplicación de los cursos anteriores, recomendado
Martin Javier Gamboa Guzman
@martingg04·
Me gusta el curso, el profesor explica conceptos complejos de manera muy sencilla
Sergio Leandro Litwiñiuk
@sergiolitwiniuk·
Muy bueno, nada fácil
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
69 horas
19 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Ruta de Matemáticas
63 horas
12 Profes
Aprende en casa temas de matemáticas como álgebra, ecuaciones, funciones, cálculo y probabilidad. Desarrolla tus propios análisis matemáticos y aplícalos.
Ruta
Data Scientist
133 horas
31 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
Ruta
Data Analyst
54 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
Machine Learning Engineer
164 horas
37 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Ruta
Análisis de Datos con Python
32 horas
5 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Ruta
Data Scientist con Python
96 horas
17 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Comunidad
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