Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

Muy buen profesor aunque hubo algunos temas que tuve que buscar por fuera. Solo me hubiera gustado que ahondara un poco mas

En esta clase hay excelentes explicaciones para los conceptos de probabilidad que se manejan, buenos ejemplos usando python. El GRAN error fue poner TODOS los bloques de ejercicios al final sin un solucionario. Cada bloque debió colocarse al final de su repectivo tema.

Es buen curso, pero la explicación de conceptos como MLE no fue suficientemente clara y deben mejorar en la explicación de los conceptos como se aplican en ejemplos practicos

Se están abordando muy bien las temáticas, se explica muy bien el fundamento estadístico y también se explica muy bien como aplicarlo en Python.

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

Buen curso. Reconozco que hay varis aspectos que me quedan como tarea. Lo seguiré intentando.

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

La manera en que como se puede realizar el calculo de probabilidades con ayuda de Python.

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.

Buen curso, se puede mejorar con más explicaciones de conceptos con ejemplos en Colab.

Su utilidad en el área de Data Science.

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.

El curso fue bueno, le falto un poco de profundidad en las explicaciones en algunos conceptos, pero en general bien.

Seguir aprendiendo estadística y complementarlo con la programación de manera que se haga más factible y rápido el aprendizaje y la comprens

El curso me dejo muchas lagunas, esperaba que profundizara mas en los conceptos.

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 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!

a

Los ejercicios en python donde se pudo comprobar que esos números que resultan ser las probabilidades en realidad ocurren.

En algunos casos me era complicado entender conceptos estadisticos a los que creo, eran muy avanzados y no se enseñaron de manera propia

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

Retador Contiene mucha información de diferentes aspectos.

Este curso, me hizo esforzar más con el data sciense para hacer futuros proyectos de Python.

el contenido y metodología.............................................................

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

La aplicacion de python a casos reales de distribuciones de probabilidad, y la explicacion de estos de manera clara.

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

La los ejemplo para regresión lineal y regresión logística fueron muy claros y entendibles

Mucha práctica y lectura. No sólo basta el curso sino investigar por varias fuentes ya que el curso es una noción.

CURSO DE PROBABLIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Muy bien dado y fundamental para trabajar inteligencia artificial.