Francisco Camacho
Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

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.

Avatar Richard Eduardo Sailema Medina

Richard Eduardo Sailema Medina

@RichardSailema

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.

Avatar Astrid Baquero Bernal

Astrid Baquero Bernal

@astridbaquero

Su utilidad en el área de Data Science.

Avatar Héctor Acosta

Héctor Acosta

@hector_acosta

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

Avatar Cristian Enrique Cuevas Mercado

Cristian Enrique Cuevas Mercado

@estadistico

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

Avatar Daniel Alvarez Peimbert

Daniel Alvarez Peimbert

@danielalvarezpeimbert

Muy buen curso, creo que lo único que deberían arregla seria la manera en que hacen las explicaciones, tienden a ser algo complicadas en varios puntos

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.

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.

Avatar David E Marquez  S

David E Marquez S

@DavidMarquezBokken

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

Avatar Emel GM

Emel GM

@emelgm

para ser básico está un poco complicado buscar más de otras fuentes que la que ofrece el curso, tal vez está mal ubicado en la ruta. el tutor explica lo mejor posible.

Avatar Jean Pierre Brik López Vargas

Jean Pierre Brik López Vargas

@jeanpierre_lv

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

Avatar Ernesto Alonso Cortés Prada

Ernesto Alonso Cortés Prada

@Ernesto_Cortes

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.

Avatar Yastin Ramces Membreño Soza

Yastin Ramces Membreño Soza

@YastinRa

Conocer el uso de la probabilidad en la ciencia de datos

Avatar Victor Manuel Osorio Parra

Victor Manuel Osorio Parra

@VictorOsorio

Excelente curso, está muy bueno para entrar dentro del mundo de la probabilidad, especialmente al machine learning

Avatar Liceth Paola Moreno Ruiz

Liceth Paola Moreno Ruiz

@licethpaolamorenoruiz

Buen curso, temas importantes para abordar y metodos practicos en el. La explicación del profesor tambien de gran compromiso.

Avatar Miguel Angel Acosta

Miguel Angel Acosta

@ingeniero.desarrollo2

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

Avatar David Montoya Perez

David Montoya Perez

@Darvand

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

Avatar Guillermo Baduna

Guillermo Baduna

@ingbaduna

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.

Avatar Alejandro Fabián Muñoz Gómez

Alejandro Fabián Muñoz Gómez

@FabianMunoz

Me pasa lo mismo que en el curso de estadística descriptiva. El profesor es excelente pero el curso requiere conocimientos fuertes sobre ML cuando lo estoy tomando en la ruta de matemáticas, por tanto quedan bastantes lagunas de conocimientos.

Avatar Ronald Manuel Alcántara Carrera

Ronald Manuel Alcántara Carrera

@ronald_ac

Buen curso, sobre todo si tienes bases que ayuden al mejor entendimiento de los temas. Sería bueno que en cada curso se indican los conocimientos previos que se deben tener y en qué cursos se pueden encontrar.

Avatar Miguel Ángel Acosta Rocha

Miguel Ángel Acosta Rocha

@mguelacosta7

Requiere mucho conocimiento previo y buscar información en otras fuentes. Sin embargo, abre mucho la mente y ayuda entender cuestiones interesantes.

Avatar DENNIS EMILIO OROZCO MORENO

DENNIS EMILIO OROZCO MORENO

@DEMO

Los temas del curso son entendibles en su mayor parte, pero el profesor al utilizar herramientas de programación cuesta entender más, debido a que no todos tenemos ese conocimiento, por lo que sería bueno que mencionen conocimiento mínimo para cada curso antes de que como estudiantes decidamos tomarlo.

Avatar Jorge Fabian Olivera Paravicini

Jorge Fabian Olivera Paravicini

@jorge.olivera.paravicini

El contenido es bueno, pero ayudaría contar con mayor cantidad de ejemplos prácticos aplicados a casos reales para las estimaciones de densidades de probabilidad, a fin de que se entienda mejor.

Avatar Dayta Scientist

Dayta Scientist

@dayta.scientist

El contenido del curso esta bueno. Aconsejaría tomarlo. El examen es bastante malo, y tiene errores en la correcion, deberían verificarlo

Avatar Juan Camilo Rojas

Juan Camilo Rojas

@juancamilorojascaldas

Soy ingeniero industrial y me pregunto todos los días: "¿cómo es posible que me enseñaron probabilidades de otra manera que no fue con Python?" Muchas gracias profe.

Avatar Oscar Giovanni Bocanegra Hurtado

Oscar Giovanni Bocanegra Hurtado

@oscargbocanegra

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

Avatar ERIK ALBARRAN ZAVALA

ERIK ALBARRAN ZAVALA

@fm_eq

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.

Avatar Gustavo Adolfo Zuñiga Goñi

Gustavo Adolfo Zuñiga Goñi

@gustavozunigagoni

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

Avatar MICHAEL LEONARDO AGUAS MURILLO

MICHAEL LEONARDO AGUAS MURILLO

@mleonardoa29

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.

Avatar Jose Angel Monfil Rebolledo

Jose Angel Monfil Rebolledo

@joanmonre

Me gustaron mucho los temas y los recursos que fueron dados en el curso