Jaime Santiago Herrera David
@santiago.hrd·
NA
Nivel Básico
24 clases
3 horas de contenido
10 horas de práctica
Comprende y aplica el pensamiento probabilístico y su uso en programación. Aprende a calcular y actualizar probabilidades en varios contextos, incluyendo programación probabilística, Teorema de Bayes y detecta errores estadísticos comunes.
Santiago Nicolas Diez
@santiagonicolasdiez·Esta es la parte que mas me gusta de ciencias de datos
Fco. Javier Luque Terriza
@javiluke·Un interesante sumario que me ha resultado muy útil. Gracias por el curso.
Guillermo Granda
@ggranda·Genial
Alfonso Garijo
@alfonso-garijo-campos·la explicación de los mecanismos de agrupación y clasificación, y los códigos aportados por otros estudiantes en la caja de comentarios
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·buen curso introductorio para comenzar a ver los algoritmos de machine learning
Rogelio Hernández Montes
@evangx·Excelente curso, sirve como una primera aproximacion a los algoritmos de clasificacion. Se ven distintos ejemplos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y se explica el teorema de bayes
Carlos Fernando Aguilar González
@Charlie_coder·Muy buen curso. Con esto ya estarás preparado para empezar a comprender el maravilloso mundo del machine learning.
Javier M
@havi·Hace simple lo que nos explicaban de forma muy compleja en la universidad. Está bien que no se cubran todos los tipos de algoritmos. Eso saturaría un poco el curso.
