Waltter Valdez
@walttervaldezExcelente clase y como siempre al profesor se le nota las ganas de que el contenido sea fácil de asimilar.

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Opiniones
básico
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.
David Aroesti
Cloud Engineer en Google
Excelente clase y como siempre al profesor se le nota las ganas de que el contenido sea fácil de asimilar.
Es un excelente curso introductorio al pensamiento computacional probabilístico. Aborda temas muy interesantes.
Excelente curso de probabilidad que también funciona como introducción al Machine Learning
Un buen curso para tener las bases de ML y a partir de aqui investigar por tu cuenta y leer mucha documentación de ejemplos de algoritmos. Sin duda podría ser mucho más extenso con más código y ejemplos para consolidar conceptos o aportar apuntes
Excelente curso, entendible , excelente profesor, ejemplos puntuales y claros.
Me encanto, es una muestra genial del contexto de esta carrera. Me ayudo a bajar del cielo esos puntos que creía imposibles de entender. Muy bueno!
Excelente introducción y presentación de los conceptos. Los retos muy productivos e interesantes. El mejor profe.
Un curso muy interesante que requiere también de realizar trabajo de investigación paralelo a los videos. El profesor desarrolla muy bien los temas. Un capo David!
Excelente material, el profesor explica excelente, felicitaciones !!!! Recomendadas las clases con el profesor.
De nuevo me encanta este profesor. El contenido de este curso sigue siendo un tanto básico para mí pero si me pongo en el lugar de alguien que inicia esta bien.
El profesor lo explicó todo bien, las clases fueron muy amenas y aprendí todo lo necesario
Uno de los mejores cursos del profesor David. Excelente exposición y aliento para seguir en estadística más avanzada
Me gusto la gran ejemplificación que dieron para cada tema y como se ve cada caso visualmente, ayuda bastante a entender ese tipo de cosas
Me gustó mucho el curso, nos da herramientas para afrontar temas que apelen a la probabilidad. El grado de dificultad es importante pero Aroesti facilita bastante las cosas.
Un curso estructurado correctamente. Además, es satisfactorio observar que el profesor domina el conocimiento que desea compartir.
Buena introducción sobre el machine learning, a seguir con la ruta de aprendizaje esta muy buena
Gran curso para adquirir el tipo de pensamiento necesario para la implementación de los modelos matemáticos
Muy buena introducción al pensamiento probabilístico, con leves toques de cómo funcionan algunos de los algoritmos más populares de machine learning
Los fundamentos que usó en la explicación de los temas abrieron el panorama de lo que realmente es el Machine Learning
excelente estas clases , el profesor se lucio la teoría es muy buena y el teorema de Bayes es fenomenal, gracias por iluminarme y percibir el mundo de una manera diferente.
Me encantaron los ejemplos sobre estadística aplicada. Muy concreto y útil para la vida cotidiana.
Me dio nuevos conocimientos y las bases para seguir adelante en el curso de Machine Learning
Excelente curso para abrir un poco más la mente y conocer más sobre conceptos relacionados a Machine Learning.
curso efectivo para el objetivo de la introducción al pensamiento probabilistico
Muy importante conocer las bases de machine learning, ahora tengo más claro cómo empezar a implementar lo aprendido en mis actividades profesionales, muy buen curso.
Conceptos muy interesantes y bien explicado con ejemplos. Sobre el teorema de Bayes hay que profundizar un poco.
Muy buena introduccion a el area del machine learning. Estoy cursando esta materia en la universidad y estos cursos me ayudan mucho a reforzar.
Excelente el contenido teórico-practico del curso de introducción al pensamiento Probabilistico.
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
bueno..........................................................................................................................................................................................................