Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Comprender como utilizar la estadistica para la ciencia de datos y poder reducir incertidumbre

La parte matemática es la parte fácil de curso, la parte díficil es la parte de programar ya que introdujo deepnote sin haberlo visto antes ni en el curso ni en curso anteriores, mi gran problema con el curso es que no es auto-contenido, tiene muchisimas referencias a métodos y librerias que aún no se han visto en esta ruta o que se ven mucho despues.

La dificultad es intermedia a avanzado. En general el curso es muy bueno y casi puntual. Requiere práctica su dominio y otros conocimientos previos para comprender casi al 100%

Fue todo un reto, el maestro explica muy bien! No se si soy yo pero me hacen falta más ejercicios reales, lo más acercado al campo laboral.

Un curso muy técnico y que requiere mucho tiempo de inversión para llegar a comprender al 100. Buen curso.

El profesor es increíble, sin embargo no le doy las 5 estrellas porque si considero que antes de este curso y el de estadística descriptiva debería haber alguno de introducción a scikit, si no la curva de aprendizaje se vuelve muy pronunciada de repente

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.

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.

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.

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

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

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

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

Un excelente curso(tomar los cursos de matemáticas previos a este de ser necesario), colab notebooks claros, puede mejorar los apuntes que deja al final del curso.

Es un poco pesado el curso, pero la buena explicación del profesor es innegable.

Muy bueno el curso y la aplicación en código, opino que deberíamos realizar un poco mas de ejercicios sin código y explorar las distribuciones

el mundo de las probabilibades es grande. el profesor explica muy bien

Excelente, explica muy bien los conceptos y queda claro el tema, quizá no es objetivo del curso, pero no termine de comprender muy bien el naive bayes o los clasificadores.

En las ultimas clases si que cuesta seguirle el paso

Gracias

La explicación del profesor y los temas

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

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

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.

El profe se ve que entiende muchísimo del tema, pero son cosas tan complejas que con más ejemplos se entendería mejor y más rápido. Tuve que estar recolectando información externa para entender algunos conceptos q se nombran en el curso pero no se explican, o se explican muy por arriba.

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.

El contenido de las clases es excelente, aunque me atasque en un tema por un pequeño detalle que se le paso al profe

Interesante curso! con respecto a usar Google Colab, bueno, el reto era hacerlo en mi VSC, pero por lo demas chevere!

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.

Creo que a pesar de ser básico en unos conceptos, el ejemplo en python de Bayes puede mejorar su explicación.