Opiniones del  Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Opiniones del Curso de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial

Nivel Básico
26 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica

Comprende la estadística inferencial para Data Science e IA: aprende a estimar parámetros, interpretar intervalos de confianza y validar hipótesis con Python. Domina técnicas de muestreo y validación cruzada para análisis precisos.

  • Axel Yaguanahttps://static.platzi.com/media/flags/ecuador.png

    Axel Yaguana

    @axl-yaguana·

    Este es un gran curso. La maestra enseña todo muy bien. Tómenlo, les será muy útil en su carrera como data scientists. :D

  • Mauricio Escobarhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Mauricio Escobar

    @mauricios_01·

    Las clases han sido muy útiles para repasar conceptos fundamentales de la estadística. En general considero que el contenido es MUY bueno. Sin embargo hay dos cosas [ desde mi punto de vista] que quizás pudieron ser mejores: Primero. Me hubiera gustado que se profundizara más en la explicación de las fórmulas matemáticas. Segundo. A la hora de explicar un concepto un poco complejo, creo que a veces se complicaba más de lo necesario.

  • Rafael Aranahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Rafael Arana

    @rafaelarana·

    Muy buenos temas con una excelente maestra

  • Omar  Said Cordero Lugohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Omar Said Cordero Lugo

    @ocordero·

    Excelente curso, ayuda a entender el contexto general del tema

  • Alejandro Valdovinos Corteshttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Alejandro Valdovinos Cortes

    @avaldovinos·

    Ninguno

  • Jorge Bórquez R.https://static.platzi.com/media/flags/CL.png

    Jorge Bórquez R.

    @jborquez·

    buen curso

  • Gabriel Obregónhttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

    Gabriel Obregón

    @gabriel3001·

    curso donde se muestran los aspectos principales de la estadística inferencial

  • Cesar Augusto Patiño Betancurhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Cesar Augusto Patiño Betancur

    @CesarGrowth·

    Buen contenido

  • Jose roberto Valdovinos Bellohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Jose roberto Valdovinos Bello

    @robertillo109·

    Excelente curso me quedo claro todo lo que explico

  • Arley Santiagohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Arley Santiago

    @Santiax·

    Si super recomendado, simplifica mucho el entendimiento sobre los metodos de pruebas de hipotesis, me ayudo mucho.

  • Wagner Fernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Wagner Fernández

    @wafervi·

    muy buenos fundamentos

  • Luis Guillermo Palomino Arroyohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Luis Guillermo Palomino Arroyo

    @luisg.palominoa·

    🚀 #NuncaParesDeAprender 🚀 Excelente curso creativo, didáctico y práctico de Estadística Inferencial para Data Science e Inteligencia Artificial para aprender a utilizar Python y desarrollar pensamiento estadístico para trabajar con una muestra limitada de datos y poder generar predicciones sobre ella. Aprendí a: * Crear muestras de poblaciones para facilitar el análisis. * Conocer cómo probar hipótesis de modelos. * Utilizar bootstrapping para simular adquisición de datos repetida. * Aplicar intervalos de confianza para estimar valores desconocidos. ¡El mejor día para empezar es hoy, nunca paremos de aprender e ir tras de la mejora continua de nuestra Marca Personal! 🏆 Muchas gracias a Silvia Ariza Sentís y al equipo Platzi 👏 ¡Dios los continúe bendiciendo! 🚀

  • Alex Xiomar Rubio Lopezhttps://static.platzi.com/media/flags/HN.png

    Alex Xiomar Rubio Lopez

    @axrubio·

    Reforzar y mejorar los conocimientos de estadística Inferencial, creando muestras poblaciones, probando hipótesis y nuevas técnicas para el análisis de datos

  • Víctor Alejandro Regueira Romerohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Víctor Alejandro Regueira Romero

    @vectorregueira15·

    Muy buenas explicaciones. Es importante ya traer una base de estadística para poder tomar el curso.

  • Claudio Anastacio Mojica Valdezhttps://static.platzi.com/media/flags/NI.png

    Claudio Anastacio Mojica Valdez

    @cmojicavaldez·

    Muy buen desarrollo y explicación

  • Jared Arturo Olmos Villagranhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Jared Arturo Olmos Villagran

    @jared-arturo-olmos-villagran·

    buen curso

  • Carlos Enrique Rodríguez Bernalhttps://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    Carlos Enrique Rodríguez Bernal

    @cenrique91·

    Excelente!

  • Andres Felipe Castañedahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Andres Felipe Castañeda

    @Johacas001·

    Buen curso lo volveria a ver me gusto mucho.

  • Cecilia Apontehttps://static.platzi.com/media/flags/AR.png

    Cecilia Aponte

    @apontegg·

    Excelente contenido, la aplicación de estos conceptos y cálculos en pyhton son plus para los científicos de datos en formación

  • https://static.platzi.com/media/flags/GT.png

    @Ronald0gt·

    Excelent curse

  • https://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    @crafpinedoj·

    Se aprende a evaluar poblaciones con base en muestras y a sacar conclusiones con algún nivel de confianza.

  • Yael Ramírezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Yael Ramírez

    @yaelrmz·

    Excelente curso. Explica muy bien la teoría para después mostrarte como hacerlo en código.

  • Stiven Leonardo Silva Castillohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Stiven Leonardo Silva Castillo

    @Stiven_Silva_0122·

    Exposiciones claras y contundentes

  • Nicolás Bejaranohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Nicolás Bejarano

    @NicolasBJ19·

    :D

  • Victor Manuel Marulanda Valenciahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Victor Manuel Marulanda Valencia

    @vmarulandav·

    Buen curso

  • Eduard Giraldo Martínezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Eduard Giraldo Martínez

    @EdwLearn·

    la capacidad de utilizar el conocimiento en estadística para comprender y analizar datos de manera más profunda. La estadística ofrece herramientas poderosas para extraer información significativa de conjuntos de datos ✨

  • https://static.platzi.com/media/flags/PE.png

    @kuen573jn·

    Muy buena explicacion teorica. La parte practica tambien excelente

  • Isaac Ramirezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Isaac Ramirez

    @ulises.ramirez·

    Excelente

  • Marlon Sneider Mora Corteshttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Marlon Sneider Mora Cortes

    @msmorac·

    es bueno entender el concepto primero antes de ver como se puede programar

  • Maria Paula Engativá Duartehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Maria Paula Engativá Duarte

    @paued16·

    Ninguna