Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Probabilidad

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

Antes de explicar cada tema, es mejor dar uina introducción a la notación matemática.

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.

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.

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

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

Me gustó, aunque siento que en algún punto el curso dio un "salto" muy brusco con respecto a los conocimientos necesarios, pero los ejercicios del final fueron bastante útiles

Interesante curso para aprender las bases de probabilidad, los ejercicios son un buen ejemplo

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.

El profesor explica muy bien los conceptos, sin embargo, el curso no es básico, ya que se manejan términos y temas más avanzados sin una introducción previa, lo cuál hace que en algunas partes del curso se pierda el ritmo y no se pueda entender.

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

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

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El contenido es bueno, pero ayudaría contar con mayor cantidad de ejemplos prácticos aplicados a casos reales para las estimaciones de densidades de probabilidad, a fin de que se entienda mejor.

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!

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 gusto mucho pero sentí que el curso no profundizaba lo suficiente en algunos temas, sin embargo la comunidad aporto información complementaria que me ayudo

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.

Creo que habría valido la pena ahondar en las distribuciones de probabilidad y en ser más explícito en las fórmulas de MLE.

era buen contenido

Buenas explicaciones en general de todos los temas. El profe se hace entender bien.

Buen contenido, pero el profesor, en lo personal, me costo entenderle en las ultimas lecciones.

Como no he tenido formación formal en estadística, este curso me pareció especialmente difícil para estar entre los cursos introductorios

Muy largo el curso, y son muchos conceptos al mismo tiempo

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

La aplicación de python para la resolución de problemas y los ejemplos sencillos

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

Son temas muy extensos y poco el tiempo, pero muy buenos

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