Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

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

Muy bien explicado, aunque me costo trabajo entender la última parte del curso por los conceptos tan abstractos que se manejan.

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

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

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

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.

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

muy buen curso la verdad aprenddes mucho de el curso de matematicas 10 de 1000000

Retador Contiene mucha información de diferentes aspectos.

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

Es bueno profundizar en los temas de probabilidad en Data Science

Muy largo el curso, y son muchos conceptos al mismo tiempo

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.

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

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

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

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 manera en que como se puede realizar el calculo de probabilidades con ayuda de Python.

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

La los ejemplo para regresión lineal y regresión logística fueron muy claros y entendibles

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

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.

Chicos, todo el contenido es muy bueno. Pero el COLAB es genialidad pura

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.

Fue un buen curso, aún así siento que es importante aclarar que para llegar a este curso hay que tomar cursos previos porque se maneja un lenguaje demasiado técnico. Gracias.

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.

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

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