Alfredo Ignacio Minchez de la Cruz
@aminchezdAUmentar ejemplo de la vida real


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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
AUmentar ejemplo de la vida real
La aplicación de python para la resolución de problemas y los ejemplos sencillos
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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.
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
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
Me parecen excelentes los cursos que imparte el profesor Francisco deja todos los temas muy claros y el material de mucha utilidad
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
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.
Aprendí muchas cosas nuevas.
Excelente curso, está muy bueno para entrar dentro del mundo de la probabilidad, especialmente al machine learning
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.
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
Pienso que este curso podría desglozarse en 4 cursos
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.
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