
Mauricio Gomez
@maurogomeMuy buen curso, se aprenden muy buenas herramientas para la ciencia de datos en R. El profesor es muy claro para explicar
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Opiniones
avanzado
Compara el rendimiento académico en matemáticas entre estudiantes con y sin acceso a internet usando una red neuronal y técnicas de estimación inferencial. Aprende a aplicar la teoría estadística en datos reales para tomar decisiones educativas efectivas.
Julián Cruz
Docente en Universidad Externado de Colombia
Muy buen curso, se aprenden muy buenas herramientas para la ciencia de datos en R. El profesor es muy claro para explicar
Contenido muy acertado. La estructura de explicar primero toda la teoría viene muy bien en este tipo de cursos.
Excelente curso, sin duda la estadística es una herramienta poderosa, para el estudio de la Inteleigencia Arifcial y Data Science 🚀
Buen curso. Me puso a pensar pero de eso se trata. Antes de hacerlo repasar estadística en especial muestreos.
Muy bueno! Algunas cosas a mejorar, creo que las clases de lectura no suman. Pero 100% recomendable, excelente curso. Felicitaciones
El profesor sabe muy bien lo que explica pero sí me gustaría un curso más teórico primero, en el que si se introdujeran fórmulas. Además, ciento que la parte de las distribuciones simuladas debió habérsela saltado, y trabajar directamente con el ejemplo del final.
Un curso muy bueno para familiarizarse con los conceptos de estadística. Ya que toda la rama de Machine Learning se nutre de los conceptos de este curso
Toda la información teórica y practica que se va desarrollando durante el curso y la forma tan detallada de explicar del profesor.
Muy bueno el contenido. Aplicar técnicas de análisis pobabilístico para estimación de parámetros es una herramienta muy útil y sorprendentemente sencilla de implementar con R. Como recomendación, es mejor ver la parte de simulación alternando con la parte teórica, así me parece que todo se lleva a la práctica más justo después de ver ese pedazo de teoría y se interioriza mejor qué hace cada parte del código.
Muy bueno el contenido. Creo que sería bueno mejorar las explicaciones en cuanto a profundidad.
El curso tiene bastante contenido, pero debería ser explicado de forma más detenida en especial cuando se llega a la práctica en R. En mi caso solo tenia las bases del curso de introducción en R y fue a veces complicado seguirle el paso al profesor o entender para que servía cada código.
Muy buen curso, aunque muy teórico. Podrian incluirse más ejemplos para interiorizar mejor algunos parámetros. La explicación de las RN podria mejorarse.
Teoría y práctica, hay que estar muy atentos!
Habían algunas preguntas del examen que si vieron en clase, pero que en clase se tocaron de manera superficial como es el caso de la estimación por intervalo.
Muy buen curso, me gustó la forma de primero teoría y después aplicaciones, se puede mejorar un poco la explicación de ciertos temas
Los conceptos estadísticos fueron claros, con ejemplos ilustrativos, prácticos y muy comprensibles.
El mejor curso que he reazido de todos los de platzi, sumado la explicación del profesor
Muy buen curso para comprender más el análisis de los datos. Sin embargo, se requiere un previo conocimiento de lenguaje R para no perderse en los ejercicios prácticos.
El contenido es muy bueno para llevar a la práctica la Estadística Inferencial. Deberían haber más cursos de R en Platzi. Entiendo que no es tan popular como otros lenguajes, pero a quienes nos dedicamos a la academia o aspiramos a ingresar a un posgrado en EEUU nos sirve bastante. En lo que puede mejorar el curso es el tener preparados ya los scripts en R, ya que en la segunda parte del curso se iba mucho tiempo en preparar y corregir las lineas de código. Posiblemente con scripts ya hechos para las clases y tareas para nosotros programar se complementaría bastante bien el curso. Deberían meter este curso a la ruta de Data Science.
El uso de Bootstrapping en inferencia estadística
Conocimiento necesario para ser un buen analista de datos
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Gran herramienta para estudiar grandes volumenes de datos, analizarlos y sacar conclusiones
Buen profesor. Se nota que sabe algo de estadística. Los ejercicios prácticos podrían ser más representativos de la estadística inferencial y no mezclarlo con redes neuronales
Me gusto el curso, pero me gustaría que profundizara más en cada uno de los temas porque apenas tocamos la punta del ice berg en cada uno.
Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene Buene
Buen curso. Se manejo una buena distribución de los temas teniendo en cuanta que primero se explico a teoría después se practicó haciendo las simulaciones en R , sin embargo me hubiera gustado mas análisis e interpretaciones de los mismas.
Muy bueno para complementar si tu ya tienes conocimientos previos sobre estadística inferencial, de lo contrario tendrás que estudiar por aparte para comprender del todo el tema. Pero en general muy bueno.
Pronósticos, ensayar fundamentos, trabajar con muestreos. Inferir resultados con muestras con R se torna "sencillo y natural". Muy Bueno!!
El contenido es adecuado, el profesor domina los temas, falta mejorar la descripción de variables del dataframe, profundizar mas en temas