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 · 1138 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.
@brayan.d.valencia·
Excelente curso.
Mario Betancourt Camacho
@mfbetancourt·
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.
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
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
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.
Camilo Andres Guarin Mass
@guarin30·
Un enfoque conciso y muy práctico que explica lo necesario para empezar a aprender del mundo de la probabilidad
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·
Todo excelente, pero es un tema complejo que no se aprende de un día al otro, hay que ponerle mucho de nuestra parte para dominarlo y practicar a morir.
@crafpinedoj·
Comprender la fundamentamentación probabilística para desarrollar el pensamiento predictivo y aprender a controlar de manera coherente la incertidumbre.
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·
Excelente curso!
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.
Victor Manuel Marulanda Valencia
@vmarulandav·
Bien
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.
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
@andresdiaz1996·
Excelente
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.
Javier Agudelo
@Javierxd1·
Francisco es un docente excelente. Que gran curso
Marco Antonio de la Cruz
@mdelacruzfalcon·
Me gusta como introducción a conceptos matemáticos que e verán más adelante en el machine learning.
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso para consolidar los fundamentos de la Probabilidad.
Nathalia Olivera
@oliveranathaliaa·
No es un curso basico, ni completo pero creo que es una excelente introducción para ver la relevancia de la probabilidad en el mundo de los datos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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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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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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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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¡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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