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Opiniones
básico
Entiende y aplica estadísticas descriptivas para analizar datos en data science. Desde diferenciar estadísticas descriptivas e inferenciales hasta el uso de visualizaciones y reducción de dimensionalidad con PCA. Mejora tus análisis.
Francisco Camacho
Co-founder & CTO en Hunty
Al final se pone muy denso el curso, tal vez un lenguaje del profe menos rebuscado o más común. El tema de las matrices y vectores es de locos, se necesita un curso entero para entenderlo y aquí se aborda muy al aire. Tal vez un diagrama de pipeline y las definiciones estadísticas y en dónde interviene hubiera sido ideal.
Me costo muchisimo seguir el curso, pero el docente es bueno. Considero que debio de enseñarse de otra forma
Un curso muy completo! Increíble la facilidad de realizar estadística descriptiva. Las explicaciones son muy buenas y
Me gustó el curso pero me da la sensación de que hace falta un conocimiento mucho mayor en python para entender todo. El profesor hacer uso de librerías desconocidas y simplemente imitamos lo que él hace en lugar da aprender a usarlas.
hay un vídeo en los comentarios de la última clase, recomiendo verlo antes de hacer el curso
La estadistica esta evolucuionando y mas a hora con la ciencia de datos y el machine learning. La regresión y correlación basado en tecnicas de mapeo y demás.
great!
Hay partes que parecen leidas directamente de un libro sin luego una explicacion mas sencilla.
los conceptos, metodología!.......................................................................................
la pregunta sobre las partes de un proyecto en que se utiliza estadistica descriptiva esta mal hecha
Es un curso para aquellos que tienen conocimiento de estadsitica basica, es como un repaso.
Buen curso, se puede mejorar con más explicaciones de conceptos con ejemplos.
Algo intenso en su conclusión, pero me resulto bastante bien
El contenido como tal no es difícil, pero viene algo "comprimido". Puede que cueste trabajo seguir el hilo de lo que está pasando
EL EXAMEN ESTUVO MUY DIFICIL
Un poco fuera de la línea de DS, el tema es que debería haber un curso anterior que introduzca estos temas. Llega a poner fórmulas que no se entienden de primera
Aplicar la metodología PCA para reducir la dimensionalidad de un gran conjunto de datos
El moduló final pienso que falto indagar un poco más y que en la explicación de los notebooks fuera más detallada.
Conceptos de estadísticas, pero seria bueno mas ejemplos de la vida real.
Se nota el dominio del tema. Todo el curso es pura estadística aplicada.
Es bueno para un nivel inicial (tal vez por eso no lo sentí tan retador), aunque la última sección puede ser complicada de seguir.
Aprender sobre estadística, sus conceptos, la utilidad de esta en el tratamiento de datos.
Revisar aspectos importantes del pipeline alineados a la estadística descriptiva. Se sugiere revisar las respuestas válidas del examen, según la clase; la ingesta de datos y validación es una etapa del flujo de trabajo de un proyecto de Data Science donde interviene la estadística descriptiva.
Creo que le falta dotes de profesor aunque no dudo de su competencia como profesional
