Jesús Misael Villa Moreno
@misa.vimoLo mejor fue una introducción al preprocesamiento de los datos para extraer una metodología que permita extraer un valor potencial para el entrenamiento de un modelo
1503
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
Lo mejor fue una introducción al preprocesamiento de los datos para extraer una metodología que permita extraer un valor potencial para el entrenamiento de un modelo
Excelente curso, me gusto mucho la orientación de la estadistica descriptiva al data science
lo mejor del curso es visualizar como los datos que comúnmente utilizamos diariamente se pueden identificar agrupar almacenar etc.. para realizar un análisis .
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
me encanta ver temas que vi en la u más aplicados. me habría encantado que me ensañaran estadística con Deepnote de esta manera. siempre me gustaría que fuese un poco mas explicado el código de cada librería
Las ultimas 3 clases falto mas detallar los métodos que se propuso. Por lo demás todo bien.
Buen curso, practico y util en la carrera.
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.
la introduccion al uso del analisis de datos mediante PCA
Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso. Excelente curso.
Hay unos cuantos errores a lo largo del curso, que la gran comunidad se encarga de señalarlos, pero estaría bueno que los corrigieran desde interno. En general, el curso es bastante bueno como introducción, pero siento que se toman muy a la ligera conceptos matemáticos bastante complejos, en YT hay videos que se toman más de 15-20 minutos en explicar solo eso. Estaría bueno que en ciertos casos de matemática compleja para alguien que viene siguiendo la escuela de DS desde 0, se tomaran más su tiempo.
no pares de aprender
MUY BUEN CURSO
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.
Es un buen curso de repaso en temas de álgebra lineal, quien esta empezando podría tener problemas en la clase "Cálculo de valores propios de una matriz", hubiera sido mejor un video. También sería buena idea explicar por que numpy normaliza los eigenvectores.
el curso tiene una ventaja importante en el sentido de que explica los conceptos y enseña como se hace el código, sin embargo en el tema de matrices y vectores no entendí cual es la aplicación al procesamiento de los datos
Hay pequeños ejercicios para practicar. Se agregar información para recordad conceptos relevantes de algebra lineal.
Algo intenso en su conclusión, pero me resulto bastante bien
Presenta muchas mejoras respecto a otros cursos del profesor en la rama de DS, el curso está bien trabajado e hilado en contenidos, muy explicativo, bien relacionado el contenido con los ejemplos en el código. Podría mejorar añadiendo las clases a las preguntas del test y unos ejemplos extra. Muy buen curso.
Fuerte Carga de Estadistica, buenas explicaciones de los temas, muy interesante
Comprender como realizar un correcto análisis exploratorio de datos, para luego normalizar y reducir varialbles con PCA
ok
012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789
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.
Muy práctico
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.
Excelente profesor Pacho Camacho! muchas gracias por compartir tus conocimientos con nosotros!
Identificar los conceptos de estadística descriptiva