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 · 1145 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.
Jorge Bórquez R.
@jborquez·
excelente curso
Alejandro Valdovinos Cortes
@avaldovinos·
Excelente curso
Jorge Alberto
@jdelarosae·
muy buen contenido
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·
un curso muy completo e interesante
José Alejandro Hernández Martínez
@jose.hernandezma·
Muy buen contenido y bastante bien explicado. Te sugiero tener mínimos conocimientos en Python para lograr un entendimiento óptimo.
Yuri Vladimir Llanos Aiza
@yvladimir.llanosa·
Buen curso. Excelente docente. Bastante claros los conceptos.
Javier Alvarez
@jalvarez_m·
Excelente, hasta ahora el mejor curso, aunque son pocas clases, es un material muy denso
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Simplemente Wow!!! Felicitaciones a todo el equipo de Platzi
Luis Hernando Zapata Amaya
@lhzapata·
Muy bien explicado!!
Carlos Andres Reyes Peña
@careyes073·
yupppp
Miguel Angel Goda Molina
@magmolina·
comenzar a entender como se usan las probabilidades enfocado a la ciencia de datos aunque hay cosas que cuestan entender pero el esfuerzo vale la pena
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
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
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.
Eliana Ossio
@elianaossio1293·
Este curso estuvo muy bueno. El profesor explica de manera adecuada. Me gustó mucho.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Excelente curso un poco enrredado, tendre que verlo todo nuevamente, pero en general me gusto.
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Camilo Andres Guarin Mass
@guarin30·
Un enfoque conciso y muy práctico que explica lo necesario para empezar a aprender del mundo de la probabilidad
@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
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Analyst
54 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
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.
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 e Inteligencia Artificial
71 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.
Ruta
Fundamentos de Data Science y AI
57 horas
14 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.
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.
Ruta
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.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender