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.
Clases del curso
Fundamentos de probabilidad
Distribuciones de probabilidad
MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Inferencia bayesiana
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
conocimientos previos
- Python
- Cálculo
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
Opiniones del curso
4.7 · 1136 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
Obed Alonso García Ochoa
@obedalonsogarcaochoa·
Muy buen curso, excelente para reforzar los conocimiento en estadística y matemátca
nayibe yesenia arias cortez
@naariascor·
Fue excelente complemento a las clases de la universidad.
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.
@brayan.d.valencia·
Excelente curso.
@lhzapata·
Muy bien explicado!!
Carlos Andres Reyes Peña
@careyes073·
yupppp
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.
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
Me encanto el curso, el profesor explico muy intuitivamente las ecuaciones de las probabilidades frecuentistas y bayesianas, el único pero que le podría poner es que al final se fue muy rápido y viendo los comentarios del curso no fui el único que lo pensó.
Jesús Alberto Romero Hernández
@Jesus.rh25·
Antes de tomar los cursos de matemáticas y probabilidad para ciencias de datos y machine learning ví varios videos de rutas para ingeniería de AI en donde no recomendaban tomar este tipo de cursos debido a que no se necesitaría al menos en el área de computer vision. Igualmente los tomé y no me arrepiento en lo más mínimo. No son solo cursos de estadísitica y probabilidad, son cursos de estadísitica y probabilidad aplicados al Machine Learning. Los recomiendo 100 por ciento
@celcuentatra·
buen curso. buenas explicaciones
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.
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
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.
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Supremamente interesante, aunque yo ya tengo estudios basicos de estadistica desde la universidad como muchos de los que veran estos cursos realmente senti que volvi a aprender estos conceptos que tenia olvidados y con el plus de ver como se aplicaban al machine learning, 10/10.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
El profesor con sus explicaciones claras.
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·
La aplicación de los conceptos en python
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
Excelente curso!
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Que gran curso. Es un buen contenido y un gran profesor. recomendado.
Victor Manuel Marulanda Valencia
@vmarulandav·
Bien
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
Javier Ladino
@javierladino22·
El curso más complejo de toda esta ruta.
Luis Enrique Montes Gonzalez
@luiisenriique_·
El curso y el profesor es muy bueno
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
Marco Alonso Jorge Wong
@marcojorge99447·
Excelente contenido y excelente profesor. Es de los cursos más retadores hasta ahora sin dudas, pero vale la pena un poquito de frustración para luego alegrarse de haberlo conseguido.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Analyst
56 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
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Matemáticas para Machine Learning con Python
29 horas
7 Profes
Comprende cómo usar el poder de las matemáticas para crear y optimizar modelos de machine learning.
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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.
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Data e Inteligencia Artificial
72 horas
20 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.
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Fundamentos de Data Science y AI
55 horas
13 Profes
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.
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Data Scientist
128 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Machine Learning Engineer
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Comunidad
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