

Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad
Publicado el 10 de noviembre de 2020
Aprende todos los fundamentos probabilidad para entender las matemáticas detrás de los algoritmos más usados en Machine Learning y Data Science.
Clases del curso
Fundamentos de probabilidad
Distribuciones de probabilidad
MLE (Maximum Likelihood Estimation)
Inferencia bayesiana
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conocimientos previos
- Python
- Cálculo
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks o Google Colab
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4.7 · 1121 opiniones


Rodrigo Renaldo López Gamarro
Exelente curso!!!

Edward Toledo López
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
Fue excelente complemento a las clases de la universidad.


Mayra Alejandra Larios Benavides
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 Alberto Esteves Pinto
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
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
Muy buen curso, excelente para reforzar los conocimiento en estadística y matemátca

Roger Christian 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.


Jesús Alberto Romero Hernández
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
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
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.


Roberto Sobrado Taymani
El profesor con sus explicaciones claras.


Eliana Ossio
Este curso estuvo muy bueno. El profesor explica de manera adecuada. Me gustó mucho.


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!


Camilo Andres Guarin Mass
Un enfoque conciso y muy práctico que explica lo necesario para empezar a aprender del mundo de la probabilidad

Daniel Enrique Merchan Merchan
La aplicación de los conceptos en python


Antonio Ramón Molina Simancas
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.


Madison Eduardo Herrera Carrión
Excelente curso!


Francisco Matta Perdomo
Que gran curso. Es un buen contenido y un gran profesor. recomendado.

Mario Rodriguez Felix
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
Es un curso matematicamente denso, estaria bien dividirlo en dos porque el examen al final es bastante largo para el tiempo limite


Javier Ladino
El curso más complejo de toda esta ruta.


Luis Enrique Montes Gonzalez
El curso y el profesor es muy bueno


Diego Horacio Hermida
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
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.


Javier Agudelo
Francisco es un docente excelente. Que gran curso


Jair Lira Ávila
Me ha costado un poco de tiempo en resolver y entender el curso pero es muy bueno


Paola Camacho Alapizco
Este es un excelente curso, sin embargo debe tomarse después de los cursos introductorios tales como "probabilidad y estadística", "Funciones matemáticas para data science" y un plus previo, ver el de "Estadística descriptiva", todo aquello que se ve aquí me resulto bastan retador y me fue difícil concluirlo, pero lo logré 💪


Sergio David Camelo Lopez
me encanto el tema


LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
Conocer como la matemática se relaciona con la ciencia de datos.
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