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
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
Opiniones del curso
4.7 · 1149 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
nayibe yesenia arias cortez
@naariascor·
Fue excelente complemento a las clases de la universidad.
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
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).
Andres Martin
@acmartinn94·
excelente curso recominedo mas ejercicios para afinar lo aprendido en clase, tales como teorema de bayes
Yuri Vladimir Llanos Aiza
@yvladimir.llanosa·
Buen curso. Excelente docente. Bastante claros los conceptos.
J. Pablo Higuita Cano
@jhiguitac330·
El curso fue estupendo, el profesor enseña de una manera comprensible y amigable; el material de estudio está súper construido
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente profesor
@celcuentatra·
buen curso. buenas explicaciones
@Ronald0gt·
Exelent
Yhomira Alexandra Yupayccana Lopa
@YhomiraYupayccana·
Poner ejercicios como los retos en cada clase ya que ayuda a entender mejor con ejercicios o retos
David Rios
@david.santiago.rios·
De los mejores cursos hasta ahora, muy bien explicado y realmente con informacion de valor.
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Que gran curso. Es un buen contenido y un gran profesor. recomendado.
David Sanchez Briones
@dave2508·
curso bastante cargado y si es necesario tener conocimientos previos y sólidos de matemáticas, programación y Jupiter notebooks pero el curso está super genial y bastante retador, me divertí bastante.
Mario Rodriguez Felix
@mariorodriguezfelix·
Los temas están bien explicados, aunque se requiere bastante conocimiento previo o complementar mucho las clases con recursos externos, para nada es un curso donde se puedan aprender los temas desde cero. Pero si se tiene un conocimiento previo, las explicaciones resultan muy útiles.
Luis Enrique Montes Gonzalez
@luiisenriique_·
El curso y el profesor es muy bueno
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.
Sergio David Camelo Lopez
@davidcamelolopez·
me encanto el tema
Juan Ramón García Santabárbara
@juanramon.garcia·
Es una clase compleja que requiere de volver a revisar el contenido y hacer un segundo repaso ya que el contenido puede llegar a ser complicado de asimilar
Ricardo Ruiz
@rruiber·
Muy buen curso, muy buen maestro, pero sí lo considero un poco difícil. Algo mas de detalles en la explicación y en la amplitud del contenido podrín ayudar.
Robinson Alexander Otálvaro Agudelo
@raotalva·
¡Qué buen curso, lo he disfrutado mucho!
Jorge Alvarez Valenzuela
@jorgealvarezv·
10/10
Eduardo Carrillo
@eduardocabo742·
Me gustó proque el Profe explica paso a paso los conceptos que se usan de probabilidad en la Ciencia de Datos
DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
@danielovalle·
Un excelente curso. El docente domina muy bien el tema. Recomendado
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.
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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
127 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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Data Analyst
54 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
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Machine Learning Engineer
158 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas 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.
Ruta
Data Scientist con Python
90 horas
16 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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