Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Aprender los conceptos de estadística descriptiva, pero mucho mas sus funciones en python.

Me encantaron las visualizaciones que usó el profesor. Me gustaría tomar un curso de Seaborn con él.

Excelente, es uno de los profesores de Platzi de los que disfruto sus clases. Espero que pronto liberen el de estadística inferencial

El conocimiento y manejo del tema por parte del instructor fue fundamental. Los ejemplos y ejercicios usados muy claros y aplicables a las necesidades generales de los estudiantes.

Es un excelente curso cumplio con las expectativas que tenia, por las herramientas que nos presento y la didactica del profesor excelente curso

Un excelente profesor! Me ayudo bastante a entender conceptos básicos de estadística y como aplicarlos en Data Science

Muy buen curso, especial atención a los detalles ya que, si no estas atento, puedes dejar para cosas muy importantes.

Lo mejor fue el poder implementar los conceptos estadísticos en python. Gracias

Me gustó el curso, aunque en ocasiones sentí que si bien es orientado al machine learning, el profesor asume que uno sabe muchas cosas de machine learning y aveces es complicado entender, pero de resto es excelente.

Hasta ahora el mejor profesor que he tenido en Platzi. Totalmente claro en sus explicaciones 10/10

Me gustó mucho el contenido de este curso y la librería seaborn me parece increíble.

El curso es muy bueno como una primera aproximación a la estadística descriptiva y el profesor es muy bueno explicando los conceptos

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Gran claridad en el entendimiento de cómo se usa la estadística descriptiva en el pipe line de ciencia de datos.

Excelente curso para iniciar el proceso de científico de datos, muy claro el tema y un excelente profesor

Lo mejor del curso fue entender de verdad que representan ciertas de las medidas de tendencia central abarcadas en el curso

Excelente curso, super aplicable a proyectos personales y profesionales

Un curso introductorio que abarca parte del pre procesamiento tanto de variables categóricas como numéricas para la evaluación de modelos de M.L

muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno muy bueno

PCA es un tema sumamente interesante, las explicaciones son muy claras, el profesor sabe de lo que habla

Es una gran introducción a la estadística con Python, además de que los recursos que se comparten son muy valiosos.

Perfecto para entender el funcionamiento de la estadística descriptiva en python.

Espectacular la información y la manera de explicar del profesor, es increíble como lo resume tan fácil.

Es buena amalgama entre la parte teórica y práctica. No te explica muchos detalles de las funciones pero la documentación de las mismas es suficiente para poderlas usar por cuenta propia.

Me ayudó a reforzar conocimientos obtenidos en mi carrera de física (que nunca vi de manera formal, sino como parte complementaria de algún método de trabajo, ya sea teórico o práctico). Me gustaría que se pudiera ahondar más en qué momentos usar las ecuaciones dirigidas a una población y una muestra.

Excelente contenido, excelente la explicación del profesor me ayudo mucho a comprender mejor los conceptos.

lo facil que explico el profesor un tema aveces complejos para muchas personas

Este es uno de los mejores curso. Siendo muy minimalista, resaltando lo más importante y practico de lo que es la Estadística Descriptiva

aprender el pipeline de procesamiento de datos y como se realiza en python.

Lo mejor de este curso fue que usamos Deepnote. Las explicaciones de como funciona la industria real y sobre todo el libro recomendado de lectura.