Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Muy enriquecedor

Es un excelente curso y Pacho un muy buen profesor.

Siento que el docente tiene muy clara las informacion pero quiza el curso este mal ubicado dentro de la ruta o la explicacion es poco profunda respecto a la practica en el Deep Note pero no me parece uno buen curso, es muy superficial.

Me gustó mucho el curso

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

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Aprendes sobre visualización de datos con Python

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.

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

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

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

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

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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.

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.

Entiendo que habían explicaciones que se podían tomar más tiempo, pero siento que se comian explicaciones tal vez que requerían un poquito más de profundización.

deberían poner primero el curso de Álgebra lineal antes que este curso y arreglar los errores de este

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

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.

Me gusta mucho de estos cursos que son prácticos; sin embargo, en este curso en particular me faltaron más matemáticas para entender como funcionan algunas cosas.

Es un buen curso, al igual que el profesor. Pero, ¿cuál es la crítica constructiva? Falto profundizar en varias cuestiones para poder entender mejor. Quizá alargando más el curso se pudo haber logrado. Pondría el curso a un nivel intermedio más que uno básico, precisamente por esa cuestión.

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.

Este curso requiere tener varios conocimientos previos para poder aprovecharlo al maximo, por lo que tuve que tendria que 'adelantarme' algunos cursos para entender los temas que vienen despues de la clase numero 21. Es decir el curso es excelente de la clase 1 a la 21 pero luego de esa clase no pude seguir el hilo

bien

sin comentarios

Gracias profesor por explicarnos un tema tan importante de manera sencilla.

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

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

Buen curso aunque creo que quedan algunos vacíos, la introducción a ML muy buena porque va introduciendo el término pero queda un poco obligado y contrasta un poco. No queda muy claro de lo eigenvalores.

SI bien es muy buen curso, tiene una falencia importante y es que en algunos momentos la explicación se vuelve muy compleja, teniendo que recurrir a Youtube para entender un concepto que pudo haberse visto de forma más simple sin perder rigurosidad