Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Muy bueno el curso en general, pero la parte de repaso de matrices y vectores para empezar con PCA me parecio muy flojo. Aprendo mas viendo los videos explicativos que leyendo un texto enorme. Tambien deberia explicar mejor el uso de algunas librerias que el profesor usa, pasa el link de la pagina de la libreria pero eso no ayuda en una primera instancia entender lo que explica y como lo usa.

El curso tiene tematicas muy interesantes, pero habian momentos en los que me sentia sumamente perdido, que no tenia idea de estadistica y hubo dos de las clases en las que no entendi un carajo, tuve que buscar ayuda adicional.

Hay pequeños ejercicios para practicar. Se agregar información para recordad conceptos relevantes de algebra lineal.

Es un contenido interesante, y su aplicación en Python es claro, aunque sería importante un detalle mas profundo en conceptos porque muchos somos principiantes en el tema

Nuevos conocimientos teóricos adquiridos para iniciar, las explicaciones son buenas pero creo que deberían ser mas practicas.

Excelente curso, me gustaría ver un ejemplo de la vida real donde se aplique los conceptos teóricos que se vieron

La aplicacion de deepnote y la parte de PCA, me parece lo mejor y más util del curso, tomando un tema sumamente importante como es la estadistica aplicandolo de una buena forma al area de data science

muuuy bueno, de verdad pensaba que mis conocimientos de estadística descriptiva eran buenos pero nada que ver, reforce conceptos que tenía erróneos o no muy bien definidos, me encantó.

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me gusto que usara python y también lo hiciera de manera manual parad demostrar la teoría

la introduccion al uso del analisis de datos mediante PCA

bien

Falta que el profe sea un poco más explicativo en algunos códigos o procedimientos

.

Creo que este curso debe complementarse con vídeos de YouTube para comprenderlo mejor.

No conocia las tecnicas para las variables categoricas ni algunos pequeños usos de python para ser usado en el analisis de datos

El contenido es muy bueno, solo que falta explicar un poco más a cerca de las funciones de sklearn que se usan durante el curso.

Muy enriquecedor

Muy buen curso, falta profundizar como trabajar los datos cuando estan profundamente sesgados se debería abrir un curso para profundizar mucho mas en este tema.

Me costo muchisimo seguir el curso, pero el docente es bueno. Considero que debio de enseñarse de otra forma

Muy buen curso sobre estadística descriptiva el uso de Deepnote facilito mucho tomar notas. Los conceptos fueron claros y el profesor muy ameno

great!

Me gusto aplicar los conceptos de estadistca en python y conocer deepnote. Gracias.

MUY BUEN CURSO

Me parece un buen curso, que brinda los fundamentos necesarios para comenzar a entender temas muy específicos y que son necesarios en el desarrollo como DS. Me hubiera gustado más ejemplos y aplicaciones prácticas sobre cada concepto, que se ejemplifique la utilidad y se explique el fundamento, podría ser más productivo que solo exponer la existencia del mismo y pasar a otro tema. Muchas gracias, Profe :D

Existen algunos puntos tratados en el curso que faltan explicar, parece que los temas deberían ir más adelante en la escuela

Estuvo bueno el curso, me hubiera gustado que estuviese despues de algebra líneal en el path de Data Science y que el curso se hubiese enfocado en la resolución de un caso para entender mejor el por qué debemos hacer escalamiento de datos.

Identificar los conceptos de estadística descriptiva

Ya sé Aplicarás estadística descriptiva para análisis de datos Clasificarás los tipos de variables Conocerás las medidas de tendencia central Entenderás qué es la estadística descriptiva

Me gustó que se usara python y deepnote para explicar la estadística descriptiva, por mejorar me habría gustado que hubieran problemas para resolver y también como sugerencia, reorganizaría la escuela de data science y pondría primero los curso de cálculo y álgebra lineal, antes de ver estadística y probabilidad