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 · 1143 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 Alberto
@jdelarosae·
muy buen contenido
Javier Alvarez
@jalvarez_m·
Excelente, hasta ahora el mejor curso, aunque son pocas clases, es un material muy denso
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·
Excelente profesor
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.
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
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·
La aplicación de los conceptos en python
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!
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
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.
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso para consolidar los fundamentos de la Probabilidad.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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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
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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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Data e Inteligencia Artificial
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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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Fundamentos de Data Science y AI
55 horas
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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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Data Scientist
127 horas
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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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Machine Learning Engineer
158 horas
35 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Comunidad
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