Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

era buen contenido

El curso fue bueno, le falto un poco de profundidad en las explicaciones en algunos conceptos, pero en general bien.

Se están abordando muy bien las temáticas, se explica muy bien el fundamento estadístico y también se explica muy bien como aplicarlo en Python.

No le doy 5 estellas porque el curso es muy teorico y me parece que no aplcia los ejercicios en el momento para interiorirzar los conceptos de a poco

Buen curso. Reconozco que hay varis aspectos que me quedan como tarea. Lo seguiré intentando.

a

AUmentar ejemplo de la vida real

El curso es bueno para quien tiene bases de estadística y probabilidad, de lo contrario se tiene que aprender paralelamente de libros y videos. Si te dedicas lo vas a lograr pero vas a invertir una buena cantidad de tiempo.

Creo que habría valido la pena ahondar en las distribuciones de probabilidad y en ser más explícito en las fórmulas de MLE.

Aprendí muchas cosas nuevas.

Buen curso, sin embargo hay conceptos que fueron un poco confusos y se pasaron muy rápido

Buen contenido, pero el profesor, en lo personal, me costo entenderle en las ultimas lecciones.

Mucha práctica y lectura. No sólo basta el curso sino investigar por varias fuentes ya que el curso es una noción.

Requiere mucho conocimiento previo y buscar información en otras fuentes. Sin embargo, abre mucho la mente y ayuda entender cuestiones interesantes.

Conocer el uso de la probabilidad en la ciencia de datos

Buen curso. Practico y facil de entender.

buen contenido

El curso, para alguien que esta iniciando no lo recomiendo. Hay clases que explican el fundamento teorico de ecuaciones y tecnicas que se usan en ML; pero alguien iniciando, no sabe de estas

excelente curso de probabilidad así como el contenido, explicaciones concretas

Pienso que este curso podría desglozarse en 4 cursos

CURSO DE PROBABLIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Muy bien dado y fundamental para trabajar inteligencia artificial.

Hay conceptos que son difíciles de explicar en este curso como cuando vemos MLE o distribución de probabilidad, hay conceptos que quedan un poco en el área, puede complementarse más lecturas de PDF para mejorar los pequeños vacíos y así, mejorar el curso. Solo es mejorar un poco, gracias por el curso.

El curso estuvo muy bien, eso si, tuve que apoyarme mucho en los aportes de mis compañeros para poder entenderlo mejor. Me canse harto estudiando.

El curso es exigente. La ultima clase con los retos ayudo mucho por los ejercicios prácticos. Regresar a las clases anteriores sirve de mucho, los conceptos se vuelven mucho más claros.

Buen curso, los temas son muy profundos y tienen que ser estudiados con complementos a las clases, pero se definen los conceptos de manera clara.

Me gusto muchos los ejemplos en python, aun que algunos conceptos si se me complicaron.

Tiene que tener cuidado con las palabras y definiciones que usa. A veces es confuso. También es confuso cuando usa librerías en Python a la carrera sin explicarlas apropiadamente.

Se hicieron ejercicios en python donde se ajustó una distribución gaussiana a un conjunto de datos. Pero creo que el tema de la "regresión logística" le faltó profundizar y detallar la explicación.

Su utilidad en el área de Data Science.

Buen curso, se puede mejorar con más explicaciones de conceptos con ejemplos en Colab.