Mateo Zarate Guerrero
@mateozarateguerrero·
Me encantaron los ejemplos sobre estadística aplicada. Muy concreto y útil para la vida cotidiana.
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
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.
Monica Musse
@monicamusse·El profesor explicó de manera clara y amigable los conceptos. Los temas fueron muy interesantes.
Rafael Didier Ramírez Sánchez
@rafaeldidier·Excelente curso, muy bien explicado, el profesor sabe del tema y da ejemplos claros y precisos
Leo Montoya
@leonardo-montoya·el teorema bayesiano muy util para la vida en general, y muy util para prender machine learning
