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.
1508
Opiniones
básico
La estadística descriptiva es una de la herramientas fundamentales para cualquier científico de datos. En este curso aprenderás a entender los principales conceptos de esta rama, desarrollar gráficas a través de datos y aplicar estadística para un análisis profundo. Todo esto acompañado de ejercicios con Deepnote y Python.
Francisco Camacho
Co-founder & CTO en Hunty
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.
Me gusto mucho curso, especialmente porque la teoría estadística se la lleva a la practica lo cual permite un mejor forma de aprendizaje.
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.
Cubre bastantes aspectos no solamente de estadística descriptiva sino un poco más allá, con el análisis de componentes principales
Buen contenido, quizá como sugerencia una mejor transición entre cursos en las rutas de aprendizaje, por ejemplo previo a este curso uno en el que se presenten las librerías mas populares en data science.
Senti que el curso de golpe te introduce conceptos complejos que se debieron abordar poco a poco
Realmente es un curso de alto vuelo. Creo que hay muchas cosas que se dan por sentado y en las cuales se debería profundizar un poco mas. Como por ejemplo el uso de las funciones de cada librería. Igualmente una gran experiencia.
No conocia las tecnicas para las variables categoricas ni algunos pequeños usos de python para ser usado en el analisis de datos
Como el docente abordo la temática.
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
Me encanto el contenido, es un poco confuso y revuelto pero la combinación de la teoría y el código lo hace mas facil de entender
El contenido como tal no es difícil, pero viene algo "comprimido". Puede que cueste trabajo seguir el hilo de lo que está pasando
Comprender como realizar un correcto análisis exploratorio de datos, para luego normalizar y reducir varialbles con PCA
Muy buen curso, aunque para personas con pico conocimientos en Python resulta un tanto confuso.
Buen profesor. Algunos temas pueden ser explicados de manera más profunda.
Conceptos de estadísticas, pero seria bueno mas ejemplos de la vida real.
El curso es bastante bueno y me enseño temas que no me habían enseñado en la universidad, es ese tipo de cursos donde tienes que volver a verlos para que la información se te quede, de todas maneras me hizo ver lo poco que conocía de estadística descriptiva, mil gracias
Muy bueno, sin embargo al final me pareció que se podría explicar de otra manera las transformaciones que se hacían a los datos, quedó muy abstracto; algo más visual hubiera preferido.
deberían poner primero el curso de Álgebra lineal antes que este curso y arreglar los errores de este
El curso permite adentrarse en el uso de la estadística descriptiva en el flujo de trabajo en ciencia de datos. Es decir, se enseña la materia en su contexto de uso.
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.
MUY BUEN CURSO
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
Algo intenso en su conclusión, pero me resulto bastante bien
Excelente el profe Camacho. Se torna complejo hacia el final y faltó reforzar un poco los últimos temas pero en general fue un buen curso.
Un curso muy completo! Increíble la facilidad de realizar estadística descriptiva. Las explicaciones son muy buenas y
Me parece que es uno de los cursos más importantes de la ruta de ciencia de datos, creo que el docente pudo haber sido un poco más objetivo a la hora de enseñar la normalización y el PCA en el código, también me hubiese gustado que se explicara un poco más el funcionamiento de la librería Sklearn.
Es un curso introductorio y como tal, está basntante bien. Tiene cosas perfectibles como ser: cuando realiza los pasos practicos, explicar mas a fondo cada paso
Bien el profesor explicando. Estaría bueno tener este curso mas adelante luego de aprender/recordar ciertos contenidos matemáticos para luego incorporarlos en este curso. Se ve mas avanzado para lo que viene después.
buen curso