Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Exelente curso!!!
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.
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
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
nayibe yesenia arias cortez
@naariascor·Fue excelente complemento a las clases de la universidad.
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
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.
Javier Alvarez
@jalvarez_m·Excelente, hasta ahora el mejor curso, aunque son pocas clases, es un material muy denso
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
Gustavo Adolfo Tirado Correa
@Gatico·Excelente profesor
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·Me encanto el curso, el profesor explico muy intuitivamente las ecuaciones de las probabilidades frecuentistas y bayesianas, el único pero que le podría poner es que al final se fue muy rápido y viendo los comentarios del curso no fui el único que lo pensó.
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
- @celcuentatra·
buen curso. buenas explicaciones
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.
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.
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.
Daniel Enrique Merchan Merchan
@daniel-merchan·La aplicación de los conceptos en python
@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
Daiana Davidson
@davidsondaiana.s·Más que para la comunidad un comentario para platzi, para personas que no tenemos background académico en probabilidad y afines no sirve el curso o está mal úbicado en el programa. Si alguien está pasando un mal momento como lo pase con este curso, les recomiendo leer un libro o ver videos de youtube. Lo considero una falla por que justamente uno paga por no solo el conocimiento si no el orden de los factores y que se entienda lo que uno está viendo. Creo que para los que de verdad empezamos de 0 en datos no se entiende bien si gastar una hora de investigación a parte por cada video.
- @crafpinedoj·
Comprender la fundamentamentación probabilística para desarrollar el pensamiento predictivo y aprender a controlar de manera coherente la incertidumbre.
David Rios
@david.santiago.rios·De los mejores cursos hasta ahora, muy bien explicado y realmente con informacion de valor.
