Francisco Camacho
Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

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.

Avatar Oliver Mathias Troche Santa cruz

Oliver Mathias Troche Santa cruz

@trocholiver7

Excelente el curso y realmente muy interesante.

Avatar Ruben Dario Troche Piñanez

Ruben Dario Troche Piñanez

@dtf.ruben.troche

Impresionante el curso, me encantó la didáctica del profesor, los temas tratados estuvieron muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

Avatar Nicolas David Sepulveda Alvear

Nicolas David Sepulveda Alvear

@nisepulvedaa

excelente curso totalmente recomendado

Avatar Eduardo Ramírez Ávila

Eduardo Ramírez Ávila

@EduardoRamAv

Excelente curso, la aplicación de python le da un nivel mucho más alto de dificultad y de compresión de los temas

Avatar Jhon Freddy Tavera Blandon

Jhon Freddy Tavera Blandon

@jhonfypy

gran curso de mucha atencion y autoaprendizaje

Avatar DARIO HERNANDO PARDO PARDO

DARIO HERNANDO PARDO PARDO

@dhpardop

Me pareció muy buena la explicación del tema. Ent3ndi en este curso lo que no pude entender en La universidad

Avatar Javier Camilo Díaz Salinas

Javier Camilo Díaz Salinas

@JaviDiazZZ

El es uno de los mejores docentes que tiene esta plataforma. En tiende a la perfección lo que explica y sabe explicarlo correctamente.

Avatar Eduardo Ramón Rojas Gamarra

Eduardo Ramón Rojas Gamarra

@Edu_Rojas

Locura de profesor 👌

Avatar Marcelo Bengolea

Marcelo Bengolea

@mfbengolea

Uf! me costó bastante pero al fin pude. Muy buena la explicación del profesor.

Avatar Jaime Castañeda

Jaime Castañeda

@jaimcaho

Un tema muy complejo, pero el profesor lo hace ameno

Avatar Nathalia Riquelme

Nathalia Riquelme

@nathaliariquelme

Excelente curso, excelente profesor. Como yo no tengo conocimiento precedente, me toca profundizar de igual manera y practicar lo máximo que pueda para aprender realmente, este curso me da unas bases pero no me siento segura

Avatar Leonardo Nakaya

Leonardo Nakaya

@leonardo-nakaya

Aprendi a ver de forma distinta las probabilidades.

Avatar Juan camilo truillo galvis

Juan camilo truillo galvis

@juank-black

me encanto mucho el curso porque vi todas las utilidades el MLE y ademas me encanto ver el algoritmo de clasificacion

Avatar Gibran Alonso Pérez Favela

Gibran Alonso Pérez Favela

@Gapcroz

una clase muy pesada, en lo personal nunca había visto este tipo de clases y recomiendo conocer bases de calculo diferencial, integral, algo de conocimiento de scikitlearn, scipy y algebra lineal, pero gran clase ya que aún así logra desarrollarse en conjunto con lo que los compañeros comparten en la sección de comentarios.

Avatar Carolina Alvarez Murillo

Carolina Alvarez Murillo

@CarolinaAM

El curso es totalmente práctico, el profesor explica muy bien los conceptos. Para mi, fue un gran repaso de lo que había visto en la universidad en estadística, de forma mucho más aplicable, en python todo es más fácil. No saben lo horrible que es normalizar a mano y calcular probabilidades jaja.

Avatar Carlos Alfredo Chire Chanji

Carlos Alfredo Chire Chanji

@carlos-chire-chanji

El curso es muy bueno contenido de calidad, pero si se requiere tener conocimientos previos de Matemáticas y Estadística, código sobre todo las librería y funciones estadísticas, asi como más aplicación real de las clases.

Avatar Carlos Geovanni Méndez Razo

Carlos Geovanni Méndez Razo

@konquistad

El curso está muy bien, aunque me hubiera gustado que profundizara mas en la parte de probabilidad y distribuciones y no en maxima verosimilitud. Ya que eso es mas de estadistica.

Avatar Danny Belandria

Danny Belandria

@DannyBelandria

Muy bueno el curso, pero falta un poco de metodología más adaptada a la realidad y no tanto tan teórico

Avatar Daniel Esponda

Daniel Esponda

@daniel.esponda.0

El curso estuvo muy bien explicado, los ejemplos son muy claros, sin embargo, se requiere de profundizar sobre muchos temas de manera independiente para lograr una completa comprensión.