Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

un curso perfecto

Personalmente el curso me costó mucho, ya que mi formación no es en físico matemático, y había muchas cosas que se obviaban en el curso, pero para alguien que no tiene la formación resulta muy difícil entender algunos conceptos.

Buen contenido y en general el docente es bueno también pero necesita terminar sus explicaciones con algo más formal en cuanto a los desarrollos, sería bueno al final dejar todo con fórmulas y desarrollo en limpio.

Muy buen curso, pero complicada la aplicación en los retos del colab, faltan las resoluciones

Excelente curso, hasta el tema de distribuciones su explicación es genial, sin embargo con la función de maxima verosimilitud y teorema de Bayes complico las cosas.

El curso es bueno y para mi ha sido indispensable para comprender conceptos de ML

Excelente curso como base a la ciencia de datos, quizás eran necesarias un poco mas de clases para profundizar con mas ejemplos.

Sería bueno tener más ejemplo aplicados

me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil. me gusto el curso, dificil.

Excelente curso, el profesor todo un experto en los temas y sus explicaciones son comprensibles pero también dificiles

En las ultimas clases si que cuesta seguirle el paso

Una de las mejores cosas que tuvo este curso son los ejemplos hechos con Python. Ello me sirvió para profundizar, visualizar y entender mejor las clases y conceptos teóricos.

De momento, este fue el curso que más me ha costado entender, aunque lo que más me agradó fue entender lo referente a MLE.

Excelente curso, aunque algunos temas resultaron confusos, los recursos compartidos en la sección de preguntas y aportes me ayudaron a completar esos huecos.

muy buen curso, se recomienda buenas bases matematicas, y bases de python

La explicación del profesor y los temas

Creo que hace falta agregar un curso previo a este, o en su caso hacer mención que se requiere apoyo con material externo, debido a que muchas veces no se profundiza tanto en los temas y se siente que hace falta más contexto para poder entenderlo completamente.

El curso tiene buenos temas, pero me gustaría que fuera una serie de tres cursos por lo menos para poder profundizar y explicar mejor los temas. También en estos cursos seria muy bueno proporcionaran ejercicios para poder reforzar el conocimiento sin tener que estar buscando en la red.

Una experiencia muy satisfactoria, muchas gracias a Platzi por todos los aportes.

Buen curso, buena explicacion aunque se complica mucho explicando el teorema de bayes

Algunas preguntas del examen no fueron del todo claras para mí. Pero en general me gustaron las prácticas del curso.

Todo el curso es muy bueno, pero hay unos temas complejos que sería bueno tomar más clases para profundizar, en especial MLE. Adiciiiiionalmente, sería bueno que los ejercicios fueran un poco más elaborados en especial para los ultimos temas. Y cuando se explica el codigo en python, tambien podría haber una explicación más en detalle. De todas formas para la complejidad del curso, tanto el contenido como el profesor son excelentes

El profesor es excelente y el curso deja muchísimos aprendizajes que, con toda seguridad, sentarán unas bases muy sólidas en el estudio de la Ciencia de Datos. No obstante, seguro debido a las mismas dinámicas de Platzi de hacer cursos concretos, enfocados en lo que necesitamos aprender para el campo laboral, el curso no profundiza mucho en conceptos teóricos muy complejos que exigen que uno estudie por su propia cuenta, lo cual también es positivo, ¿Mi consejo? No se queden con lo de la clase, revisen los aportes de los compañeros (valiosísimos), allí encontré libros, videos y canales de youtube geniales. Profundicen en cada concepto y con toda seguridad será un curso muy enriquecedor.

Gran uso de herramientas para desglozar el modelado matematico y entendimiento de los problemas de uso de la matematica en probabilidad.

Hay temas que se puede profundizar mas, principalmente en el código. Los ejemplos a mano son muy buenos y el hehco de compartir el codigo previamente permite rapidez en el procesamiento de la información

excelentes explicaciones, es muy fácil seguir el curso y los diagramas ayudan antes del código a entenderlo mejor

Un curso introductorio muy bueno, a lo único en lo que haría hincapié es que en unos ejemplos como que faltaba algo de información, pero muy buen curso

Muy buen contenido, aunque con clases teóricas bastante largas. Muy buen profesor, se entiende todo muy bien.

Es necesario explicar mejor los Notebooks de colab pasa muy rapido sobre esta parte y es importante explicarlos mejor

Interesante, hay que practicar los ejercicios y con eso ya queda clara la teoría