Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

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La explicación era muy buena, aunque en el código le hizo falta un poco más de detalle, gracias a la comunidad pude comprender algunas partes del codigo que no se habian explicado.

Como curso que generé la curiosidad para seguir aprendiendo está muy bien, pero se nota que en las clases finales ya no existe la misma pedagogía como en las primeras, ya da por entendido muchas cosas. De igual manera como consejo todos los profesores deberían utilizar las mismas herramientas de trabajo, algo así como estandarizar tu escritorio de trabajo.

El curso es muy bueno. El contenido es exelente. Al profesor le falto explicar un poco mejor los ultimos temas

Excelente contenido y la forma de explica del profesor me pareció buena, aunque no estará de más complementar con alguna lectura

Lo bueno es que explicó PARA QUE SIRVE CADA BIBLIOTECA, debería haber un curso de INTRODUCCIÓN A LAS BIBLIOTECAS DE PYTHON antes que nada para poder entender todos los IMPORT.

Excelente curso, muy bueno para iniciar tu carrera como data scientist.

Esta complicado el curso, los conceptos te vuelan la cabeza, pero esta bueno.

La información es muy pertinente e interesante

Me gusto mucho la parte en como explican conceptos abstractos como reducción de dimensionalidad.

Muy satisfactoria la experiencia, muchas gracias a Platzi por los aportes de este curso.

Un buen curso de estadística en general, se tratan temas algo densos, pero esa es la naturaleza de la estadística y el curso es mucho mejor que el anterior de Platzi.

Si es muy recomendable y mas si no tienes conocimentos de estadistica previos

Algunas cosas no me quedaron del todo claras pero el curso tiene mucha información valiosa.

Se desarrollan muy bien los conceptos. Existe un problema: Que el desarrollo se explica a la perfección pero hay cosas esenciales que no se especifican claramente. Me refiero a la justificación de hacer transformaciones en los datos. Aunque en la conclusión del curso si que se detalla todo con mucha claridad

Me gustó más la parte de aplicaciones en la notebook por que ya tenía conocimientos previos de estadística y me hubiera gustado que fueran un poco más lento en esa parte. Me confundí un poco en como se cargan los datasets y dataframes.

El profesor muy bueno, pero creo que el contenido se podría mejorar un poco, profundizando los temas, ya que hay cosas difíciles de entender.

Un curso introductorio muy bueno, requiere práctica posterior con otros datasets para realmente reafirmar lo aprendido.

Este curso me sirivió muchísimo para cumplir con el reto Datacademy de Platzi y para aprender más sobre cómo aplicar estadística descriptiva en los proyectos para análisis y ciencia de datos.

Buen curso, sin embargo, para los que apenas iniciamos desde cero en este mundo del Data Science hay partes en las que nos perdemos y el profe las da por hecho que se entienden.

Todo en el curso me encantó, sin embargo la última parte me agarró completamente en curva, pues no he llevado aún Álgebra Lineal, sin embargo al final si pude entenderla

es un curso que muestra en poco tiempo muchos conceptos y se explican bien, pero antes de ver este curso, creo que debería adecuarse la ruta de estudio de cientifico de datos ya que necesitas conocimiento previo de algebra lineal y mi particular caso, no viene así, se necesita un poco de proactividad para buscar algunos términos o con la comunidad, volveré a un repaso mas después de cursar algebra lineal.

Muy bueno como desarrollar diferentes problemas estadísticos con ayuda de Python

me parece un muy buen curso, aunque lo ideal para tomarlo es tener una idea basica de los conceptos que aplican los data scientists

muy buen curso, un poco demacido comprimida la imformacion pero bueno , me tarde bastante jajajaja

Platzi cumple con el objetivo de compartir data bien sintetizada y explicarla de forma excelente, el curso es genial, sin embargo, es necesario otro curso donde se explique más a detalle y con más ejemplos ciertos temas como las transformaciones, la estandarización y lo relacionado con modelos de machine learning.

Excelente explicación de cómo aplicar el tema a la ciencia de datos.

Hay contenidos que requieren un curso propio como las transformaciones y las operaciones entre matrices.

Todo el conocimiento aprendido en estadistica que estaba olvidado y conocer la herramienta deepnote, un gran descubrimiento

Este curso me dio buena, estabilidad sobre los conocimientos basicos de la estadistica