Luis Alejandro Nieto Ruth
@LuisAlejandroNieto2020muy buen curso, reforcé los conceptos de estadística, el examen estuvo algo complicado


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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
muy buen curso, reforcé los conceptos de estadística, el examen estuvo algo complicado
Es bueno profundizar en los temas de probabilidad en Data Science
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
Muy buen curso, si es de un nivel avanzado pero deja claras muchas cosas
Me quedo con ganas de aprender mas, es un mundo muy amplio y se agradece la aportacion de enlaces para aprender y ampliar conocimiento
Gran curso de probabilidad. No estaría mal profundizar mejor los últimos temas
Me gustó el curso. Espero que pronto hagan nuevos cursos aplicando todos estos fundamentos
a
Buen curso, temas importantes para abordar y metodos practicos en el. La explicación del profesor tambien de gran compromiso.
Mucha práctica y lectura. No sólo basta el curso sino investigar por varias fuentes ya que el curso es una noción.
Antes de explicar cada tema, es mejor dar uina introducción a la notación matemática.
La aplicacion de python a casos reales de distribuciones de probabilidad, y la explicacion de estos de manera clara.
Muy buen contenido aunque las últimas clases sigo prefiriendo que duren hasta 50 minutos si es posible para profundizar más en los temas
Son temas muy extensos y poco el tiempo, pero muy buenos
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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.
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!
Muy buen curso. Uno de los más completos y de mayor rigurosidad que he tomado hasta el momento. Tal vez un proyecto final basado en una base de datos real pueda ayudar a afianzar mejor algunos de los conceptos.
Su utilidad en el área de Data Science.
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.
Siento que al final le faltó un poco más de llevar el procedimiento, pero la teoría estuvo bien
Un curso interesando donde se debe repasar mas de una vez ya que aveces es dificil seguir el hilo de lo que se esta explicando
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.
muy buen curso bien explicado bien por los conceptos ejercicios interesantes y muy buenos.
\ Muy buen curso
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.
Me parece que el curso es algo confuso, aún así con temas muy interesantes
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.