Juan José Obando Patiño
@juanobando_20·
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Nivel Básico
29 clases
6 horas de contenido
12 horas de práctica
Descubre el álgebra lineal a través de vectores. Aprende a operar, representar y aplicar conceptos de norma, distancia y desviación para resolver problemas reales como la búsqueda de departamentos o análisis de riesgos.
Abel Camacho
@abel-camacho·De los cursos mas pesados en platzi que he tomado, hasta me atrevería a decir de mi vida, mezclar la teoría con su demostración en código es de gran utilidad pero nada sencillo aún con las bases
Jairo Romero
@jairo-romero·el examen más difícil que he hecho en Platzi. lo que quiere decir, más conocimiento.
Nicolás Perilla Melo
@nicolasperillamelo·No lo hice, le daré un vistazo, el profe Ulises documentó el curso muy bien!
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·Me gustaron los proyectos intermedios, así puedo practicar los conceptos aprendidos y detrás de los modelos , también explorar el alcense que tiene el álgebra lineal en ML.
Felipe Naranjo
@felipe-naranjo709·demasiado pegada del guión, se vuelve demasiado aburrida y monótona la clase... además siento que en otros cursos de la carrera de data science ya están contemplados estos temas, deberían plantearse quitarla de la ruta de aprendizaje para esta carrera
Diego Moreno Gallón
@flatronezt2·Muy buenas explicaciones un buen curso me gustaría que al final todos los anexos quedaran juntos para fácil acceso.
Nikolas Sebastián Rodriguez Alfonso
@nikolasrodriguez·Excelente curso, recomendado para aprender y afianzar los conocimientos del algebra que son tan importantes en los algoritmos de ML
José María Velázquez
@joszvelazquez·Un curso muy interesante con muy buenos ejercicios para poder entender la relación del álgebra lineal en código y sus aplicaciones en la práctica.
