Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Conocer el uso de la probabilidad en la ciencia de datos

muy buen curso, reforcé los conceptos de estadística, el examen estuvo algo complicado

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.

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

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

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!

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

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, 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

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

Muy buen tema pero me parece que el profesor debería intentar explicar mejor, ya que me parece que va muy rápido con los temas y uno se puede perder fácilmente

Aprender como funciona la probabilidad desde un punto de vista matemático muy sencillo

Buen curso, hay que seguir trabajando en la ciencia de datos xxxxxxxxxxxxxxxxx

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.

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

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.

Siento el docente puede mejorar las formas de explicar, al principio es muy bueno explicando pero cuando entramos a los conceptos matematicos puede usar mejores ejemplos y explicar mejor lo que sucede en codigo.

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

buen contenido

excelente curso de probabilidad así como el contenido, explicaciones concretas

Este curso, me hizo esforzar más con el data sciense para hacer futuros proyectos de Python.

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.

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

era buen contenido

Un curso muy bueno, pero para aquellos con bases sólidas en probabilidad, se me hizo un poco complicado de comprender y era común leer lo mismo en los comentarios. Ojalá que hagan un curso de introducción a las probabilidades para posteriormente tomar este curso. <3

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

Siento que al final le faltó un poco más de llevar el procedimiento, pero la teoría estuvo bien

Su utilidad en el área de Data Science.