Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Muy buen curso, si es de un nivel avanzado pero deja claras muchas cosas

Interesante curso para aprender las bases de probabilidad, los ejercicios son un buen ejemplo

buen curso donde se comprende con mayor detalle la importancia de los modelos probabilísticos.

Me gustó el curso. Espero que pronto hagan nuevos cursos aplicando todos estos fundamentos

Me gustó la parte práctica con las librerías en el lenguaje de programación, también se entiende la parte teórica

Espectacular experiencia!!! Los contenidos son precisos pero me resulta que el profe utiliza un lenguaje complejo para lograr explicaciones sencillas que mediante ejemplos más prácticos podría ser más fácil de entender el contenido.

Excelente curso de probabilidad. Se deja claro la funcionalidad de los temas abordados y su usabilidad. Recomendado.

El nivel de rigor es un gran acierto y es muy valioso para el curso, no obstante, a veces se torna un poco confusa la explicación.

Conocer el uso de la probabilidad en la ciencia de datos

Muy buen contenido aunque las últimas clases sigo prefiriendo que duren hasta 50 minutos si es posible para profundizar más en los temas

No me gusta como el profesor da por hecho muchas cosas, creo que el curso está mal ubicado en la carrera. Sin embargo, muy buen contenido

La primera parta estuvo bien, luego se hizo muy complicado incluso teniendo algo de base universitaria. Deberían añadir más aplicaciones prácticas o explicar para que se estudia estos conceptos en primer lugar.

El profesor conoce del tema, pero si hubiera sido mejor, si despues de cada concepto hubiera dado ejemplos del mismo

Me hubiera encantado que se hablaran a cerca de las diferentes probabilidades, las distintas funciones de probabilidad que hay y como se usan.

Una clase algo pesada pero con el esfuerzo necesario se obtienen conocimientos extraordinarios

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.

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

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

Son temas muy extensos y poco el tiempo, pero muy buenos

La implementación de lo explicado en "papel" en google colab. Esas practicas no tienen precio.

En esta clase hay excelentes explicaciones para los conceptos de probabilidad que se manejan, buenos ejemplos usando python. El GRAN error fue poner TODOS los bloques de ejercicios al final sin un solucionario. Cada bloque debió colocarse al final de su repectivo tema.

Tiene buenos contenidos y aclara mucho, sin embargo, la probabilidad es un tema extenso que requiere una formación muy enfocada para entenderla realmente bien, aunque para iniciar y avanzar está bien.

La aplicación de python para la resolución de problemas y los ejemplos sencillos

El curso esta muy bien, pero considero que hacen falta un poco mas de ejemplos ilustrativos, para complementar la teoría debido a que se abarcan bastantes temas y me parece que lo mejor es irlos reforzando con mas ejemplos prácticos

Es buen curso, pero la explicación de conceptos como MLE no fue suficientemente clara y deben mejorar en la explicación de los conceptos como se aplican en ejemplos practicos

Me parece que el curso es algo confuso, aún así con temas muy interesantes

En algunos casos me era complicado entender conceptos estadisticos a los que creo, eran muy avanzados y no se enseñaron de manera propia

En algunos de los temas no se profundiza en los conceptos básicos, tal vez si hay otro curso previo a este podrían recomendarlo.En conceptos mas avanzados se queda muy supeficial. Sin embargo, el contenido es bueno y resume bien un semestre entero de probabildiad en ingeniería

Gran curso de probabilidad. No estaría mal profundizar mejor los últimos temas

El curso me dejo muchas lagunas, esperaba que profundizara mas en los conceptos.