Opiniones del Curso de Matemáticas para Data Science: Estadística Descriptiva

Muy buen curso, aunque para personas con pico conocimientos en Python resulta un tanto confuso.

.

great!

Un curso muy completo y claro de como aplicar herramientas tecnologicas a la estadistica descriptiva.

Buen profesor, pero se me hace que de golpe. Se podría explorar un poco más las aplicaciones

Muy buen curso, sería mejor si se ejemplificara con más detenimientos cada concepto, ya que son muchos temas vistos.

la introduccion al uso del analisis de datos mediante PCA

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.

Me gusto mucho pero faltaria mas ejercicios practicos de ejemplo para que sea excelente

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 un vídeo en los comentarios de la última clase, recomiendo verlo antes de hacer el curso

Bien explicado tema tan importante en IA

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.

Me gustó mucho el curso

Fuerte Carga de Estadistica, buenas explicaciones de los temas, muy interesante

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.

Muy buen profesor pero pensé que iba ha ser un poquito más de estadistica.

Buen curso, se puede mejorar con más explicaciones de conceptos con ejemplos.

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.

Es un curso para aquellos que tienen conocimiento de estadsitica basica, es como un repaso.