Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

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

Muy buen curso. Uno de los más completos y de mayor rigurosidad que he tomado hasta el momento. Tal vez un proyecto final basado en una base de datos real pueda ayudar a afianzar mejor algunos de los conceptos.

Me gusto mucho pero sentí que el curso no profundizaba lo suficiente en algunos temas, sin embargo la comunidad aporto información complementaria que me ayudo

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

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

Aunque son temas interesante e importantes en ML, me costo entenderle un poco al profesor y la solución fue ir leyendo en otras paginas y viendo otros videos a la par de la clases del curso.

Los ejercicios en python donde se pudo comprobar que esos números que resultan ser las probabilidades en realidad ocurren.

Fue buen curso,excelente altamente recomendado, pudo ser mas teorico, pero fue buen curso

Aprendí muchas cosas nuevas.

Conocer el uso de la probabilidad en la ciencia de datos

realmente prefiero poder tener una definicion formal antes que los ejemplos, admito que estam bien explicados pero para mis apuntes y demas necesito las definiciones. Gracias espero mas cursos

La forma de primero entender el concepto de una manera intuitiva y ya luego presentar la formalidad matemática.

Creo que se puede simplificar mucho el desarrollo matematico si se trabaja mas en los comandos de Python que resuelven todo de una manera eficaz. Con tener el concepto teorico, muy poco desarrollo matematico y practica en la programacion seria suficiente.

Es un curso para saber los conceptos basicos de la estadistica probabilista, sin embargo es importante praticar y seguir inbestigando d elos temas.

Me gustó el curso. Hubo muchísimo lenguaje técnico y a veces tenía que repetir el video varias veces para lograr entender . Me hubiera gustado que los retos hubieran estado después de cada lección y no al final. Creo que esto ayudaría a reforzar mejor los conceptos.

El expositor explica de manera clara cada fórmula empleada. Sugiero que el documento pdf del curso tenga mayo información y que se brinden más ejemplos descriptivos sobre aplicaciones.

Lo mejor del curso son las claras explicaciones del profesor en los conceptos fundamentales. Recomendaría estar familiarizado con librerías como Scipy, Numpy, Matplotlib. El profesor no ahonda en eso, así que puede ser confuso si no vienen con un conocimiento previo.

Bien pero me hubiese gustado tener mas ejercicios practicos porque se nota que los temas que nos presentaron en este curso son de cotidiana utilidad para un Data Scientist

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

Un muy buen curso, entiendo que no es el objetivo principal del curso. Pero por momentos la falta de explicasion en profundidad de las lineas escritas en python puede ser algo confuso y frustrante, puede tomar algo de tiempo entender los conceptos pero al final entiendes como funciona y cuando usar las distintas escuelas de pensamiento.

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

Un curso interesando donde se debe repasar mas de una vez ya que aveces es dificil seguir el hilo de lo que se esta explicando

Es un buen curso, sin embargo hay dos elementos que hacen que lo aleje de la excelencia: 1. Es bueno que maneje un lenguaje preciso y correcto, sin embargo a veces se hace que se complica mucho explicando un término. El que haya estudiado alguna ciencia o ingeniería le va a entender, el que no pues ahí es cuando botan la toalla. 2. Tanto como en este curo como el de Estadística Descriptiva, se incluyen conceptos prácticos de Machine Learning, algo que debería hacerse por separado, ya que este es un curso básico y a algunos podría enredarlos

Como no he tenido formación formal en estadística, este curso me pareció especialmente difícil para estar entre los cursos introductorios

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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

Antes de explicar cada tema, es mejor dar uina introducción a la notación matemática.

Me gustó mucho como curso introductorio, para conocer todos los conceptos que luego profundizaremos en la escuela de Data Science. Sin embargo, a veces me sentí perdido y creo que hubiera sido positivo una explicación un poco más extensa, e ir más lento con los conceptos. De todas formas un muy buen curso!