David Esteban Silva Galvis
@david92La aplicacion de python a casos reales de distribuciones de probabilidad, y la explicacion de estos de manera clara.


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Opiniones
básico
Explora el uso de la probabilidad en ciencia de datos y machine learning. Conocerás el teorema de Bayes, regresión logística y máxima verosimilitud, aplicando estos conceptos a través de Python. Ideal para ciencia de datos.
Francisco Camacho
Co-founder & CTO en Hunty
La aplicacion de python a casos reales de distribuciones de probabilidad, y la explicacion de estos de manera clara.
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
Antes de explicar cada tema, es mejor dar uina introducción a la notación matemática.
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
CURSO DE PROBABLIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Muy bien dado y fundamental para trabajar inteligencia artificial.
Es bueno profundizar en los temas de probabilidad en Data Science
Me hubiera encantado que se hablaran a cerca de las diferentes probabilidades, las distintas funciones de probabilidad que hay y como se usan.
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 quedo con ganas de aprender mas, es un mundo muy amplio y se agradece la aportacion de enlaces para aprender y ampliar conocimiento
Buen curso bien explicado. A nivel personal no me gusta usar google colab.
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
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.
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
excelente curso de probabilidad así como el contenido, explicaciones concretas
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.
El curso me dejo muchas lagunas, esperaba que profundizara mas en los conceptos.
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.
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.
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 muchos los ejemplos en python, aun que algunos conceptos si se me complicaron.
Retador Contiene mucha información de diferentes aspectos.
muy buen curso bien explicado bien por los conceptos ejercicios interesantes y muy buenos.
\ Muy buen curso
creo que la ruta de aprendizaje debe ser evaluada, hay muchos conceptos que se manejan de Machine learning pero al inicio de la ruta no muestran claramente como funciona, he compendido gracias a otros cursos que estan fuera de esta escuela
el contenido y metodología.............................................................
El profesor es excelente explica todo demasiado bien, el contenido estuvo bien pero hubiese sido mejor haber visto más ejercicios del tema para comprender como se aplican de mejor forma
Creo que habría valido la pena ahondar en las distribuciones de probabilidad y en ser más explícito en las fórmulas de MLE.