Wilson Fernando Moreno Pirachican
@wilson.morenopbuen contenido


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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
buen contenido
AUmentar ejemplo de la vida real
Buen curso. Reconozco que hay varis aspectos que me quedan como tarea. Lo seguiré intentando.
Creo que habría valido la pena ahondar en las distribuciones de probabilidad y en ser más explícito en las fórmulas de MLE.
En algunos casos me era complicado entender conceptos estadisticos a los que creo, eran muy avanzados y no se enseñaron de manera propia
Muy bien explicado, aunque me costo trabajo entender la última parte del curso por los conceptos tan abstractos que se manejan.
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 contenido del curso esta bueno. Aconsejaría tomarlo. El examen es bastante malo, y tiene errores en la correcion, deberían verificarlo
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.
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.
se me complicó un poco pero repasé y realice los ejercicios, pero al final si se pudo jajaja Me pareció que de repente iba muy rápido en cuanto a la explicación, tuve que detenerme varias veces y ver el video dos veces para comprender
El curso fue bueno, le falto un poco de profundidad en las explicaciones en algunos conceptos, pero en general bien.
Un buen curso para adentrarse en el mundo de la probabilidad aunque un poco complejo si como yo tienes conocimientos previos.
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
Siento que al final le faltó un poco más de llevar el procedimiento, pero la teoría estuvo bien
Aprendí muchas cosas nuevas.
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.
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
Son temas muy extensos y poco el tiempo, pero muy buenos
El profesor es uno de los mejores de platzi, pero tal vez debería apegarse a una guia para no perder de vista el siguiente punto a explicar luego de haber profundizado en otro.
a
Buen curso, temas importantes para abordar y metodos practicos en el. La explicación del profesor tambien de gran compromiso.
Hay clases donde te pierdes si no tienes los fundamentos muy sólidos. tardé como 20 horas en terminar este curso pero vale completamente la pena ya que te forza a investigar más por tu cuenta
Buen curso, se puede mejorar con más explicaciones de conceptos con ejemplos en Colab.
Me gustaron mucho los temas y los recursos que fueron dados en el curso
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.
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.
Buen curso. Practico y facil de entender.
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
Seguir aprendiendo estadística y complementarlo con la programación de manera que se haga más factible y rápido el aprendizaje y la comprens