Francisco Camacho
Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

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.

Avatar William Camilo Correa Sandoval

William Camilo Correa Sandoval

@williamccs

Excelente profesor y contenido, muy claro de entender, de los mejores cursos.

Avatar Jesus Calderon

Jesus Calderon

@j.calderon

buen curso, muy bien explicado el temario

Avatar Kimberly Negrette

Kimberly Negrette

@kim.negrette3

Excelente curso! El profesor deja todo muy claro y las demostraciones son super sencillas, muy recomendado si quieren desempolvar un poco los conceptos de estadística o están acercándose a estos temas por primera vez. Eso sí, mejor tener bases de python y análisis de datos antes de hacer el curso.

Avatar Ruben Dario Troche Piñanez

Ruben Dario Troche Piñanez

@dtf.ruben.troche

Espectacular el curso, la didáctica del profesor impecable, los temas tratados muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

Avatar Oliver Mathias Troche Santa cruz

Oliver Mathias Troche Santa cruz

@trocholiver7

Muy bueno y muy interesante el curso.

Avatar Arturo Solares

Arturo Solares

@arturosolaresps

Excelente trabajo, me gustaría encontrar cursos que profundicen cada vez más en temas específicos de preprocesamiento de datos :)

Avatar Rodrigo Gutierrez

Rodrigo Gutierrez

@rodrigobolso

muchas gracias Platzi, excelente curso

Avatar Raúl Mamani Cusi

Raúl Mamani Cusi

@mc.raul86

Muchas gracias profe Pacho

Avatar Erik gonzalez

Erik gonzalez

@Elgf24

Excelente el curso, el profesor hace que los temas vistos, sean facil de comprender

Avatar Alejandro Castro

Alejandro Castro

@alejo_m.13

Las matemáticas no solo son esenciales para la vida, si no para nuestro entorno laboral. Platzi nos brinda un excelente curso de fácil entendimiento, donde se nos enseña de las principales bases para tener en cuenta en la ciencia de datos. Excelente profe. Gracias Platzi, #nuncaparardeaprender

Avatar Jovanny Delgado

Jovanny Delgado

@jovannydelgado

Lo mejor fue ver como sirve la estadistica descriptiva en la preparación de los datos para el machine learning y Data Science

Avatar Valery Villamizar Avella

Valery Villamizar Avella

@valeryva321

La explicación del profesor es muy buena, y hace todo mas fácil al usar de una vez ejemplo en deepnote

Avatar Jaime González

Jaime González

@haimer907

Excelente recordatorio de lo que uno vio en la universidad, a seguir estudiando álgebra lineal.

Avatar NESTOR IVAN RONCANCIO CABALLERO

NESTOR IVAN RONCANCIO CABALLERO

@nestorivanroncanciocaballero

Excelente curso , me quede un poco en el tema de entrenamiento de modelos y las librerías a usar ya que es la primera vez en toda lo que he estudiado en platzi que veo este uso.

Avatar Edgar Daniel Jaimes Herrera

Edgar Daniel Jaimes Herrera

@danieljher21

Como me costo, pero muy bueno el curso

Avatar JIMMY ZEGARRA

JIMMY ZEGARRA

@sisjinza

excelente aprobado mucho estudio vale la pena el esfuerzooo

Avatar Julio Cardenas

Julio Cardenas

@JulioCardenasR

Es un enfoque novedoso, es muy util, se aprende bastante y pacho camacho es un excelente profesor

Avatar Cesar Duque Hincapie

Cesar Duque Hincapie

@cesarduque59

Muy buen curso, completo y muy bien explicado por el profesor

Avatar VICTOR MIRANDA

VICTOR MIRANDA

@vmiranda

upales!! genial el curso

Avatar Sergio Mora

Sergio Mora

@swer07

Excelente contenido, la manera en que lo explica con la síntesis necesaria para que el alumno se interese cada vez mas es impresionante. Muchas gracias

Avatar Eduardo Ramón Rojas Gamarra

Eduardo Ramón Rojas Gamarra

@Edu_Rojas

La explicación del profesor es excelente.

Avatar Luis Diaz

Luis Diaz

@3dluis

Muy buen profesor Francisco Camacho.

Avatar Javier Martínez González

Javier Martínez González

@javiermargon

El curso es excelente desde el inicio, aplicando la estadística descriptiva a data science y lo mejor a mi parecer es el capítulo final donde se muestra el PCA