MICHAEL LEONARDO AGUAS MURILLO
@mleonardoa29El 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.


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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
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.
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.
La aplicacion de python a casos reales de distribuciones de probabilidad, y la explicacion de estos de manera clara.
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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.
La aplicación de python para la resolución de problemas y los ejemplos sencillos
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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!
En algunos casos me era complicado entender conceptos estadisticos a los que creo, eran muy avanzados y no se enseñaron de manera propia
Creo que habría valido la pena ahondar en las distribuciones de probabilidad y en ser más explícito en las fórmulas de MLE.
Los ejercicios en python donde se pudo comprobar que esos números que resultan ser las probabilidades en realidad ocurren.
El curso fue bueno, le falto un poco de profundidad en las explicaciones en algunos conceptos, pero en general bien.
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
a
era buen contenido
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
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.
La los ejemplo para regresión lineal y regresión logística fueron muy claros y entendibles
Muy buena aproximacion al tema de las probabilidades, sin embargo los ejemplos que se hacen no salen de los ejemplos mas tipicos que se encuentras en otras fuentes
Excelente curso.
CURSO DE PROBABLIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Muy bien dado y fundamental para trabajar inteligencia artificial.
Seguir aprendiendo estadística y complementarlo con la programación de manera que se haga más factible y rápido el aprendizaje y la comprens
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
Un buen curso para adentrarse en el mundo de la probabilidad aunque un poco complejo si como yo tienes conocimientos previos.
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.
Siento que al final le faltó un poco más de llevar el procedimiento, pero la teoría estuvo bien
Buen curso. Practico y facil de entender.
Se están abordando muy bien las temáticas, se explica muy bien el fundamento estadístico y también se explica muy bien como aplicarlo en Python.
Buen curso. Reconozco que hay varis aspectos que me quedan como tarea. Lo seguiré intentando.