Opiniones del Curso de Introducción al Pensamiento Probabilístico

Se utilizó el apoyo de gráficos y animaciones durante el curso, lo cual facilitó mucho la comprensión del contenido. ¡Excelente!

La temática del curso, y la forma clara de entregar la información de un contenido complejo.

Excelente Curso lo mejor fue intrepretar el Machine Learning y desarrollar el pensamiento probabilistico

bueno buenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobuenobueno

David como siempre es un genial profesor, sabe mucho de programación y es genial las noticas de historia que mete en cada concepto. Toda la línea de pensamiento computacional es muy buena. Básica y necesaria!

Me gustaría que en platzi, los retos no solamente se dejen en los comentarios. Que existan actividades entre clases que se deban de completar para ganar puntos para aprobar el examen.

Me encantan todas las clases del profesor David Aroesti, explica muy bien, es muy claro, conciso... gracias por este curso!

MUY INTERESANTE ESTE CURSO Y TODO LO QUE ENSEÑA EL PROFESOR. DEBERIAN DEJAR DE PEDIR 70 CARACTERES PORQUE UNO YA NO TIENE IDEA QUE PONER

Repetir varias veces el examen, consolidó la teoría vista, completa, el sistema de comentarios es una gran ayuda, con enlaces para entender mejor muchos conceptos

Un excelente profesor de forma simple explica temas complejos, uno de los mejores profesores de platzi.

Muy buen curso! Se topan temas muy básicos pero interesantes que hacen sentir mas curiosidad por el mundo de machine learning!

Conceptos muy interesantes y bien explicado con ejemplos. Sobre el teorema de Bayes hay que profundizar un poco.

me gusto mucho el curso, me costaron horas entender los códigos tanto de los algoritmos de agrupamiento y clasificación

Excelente curso para abrir un poco más la mente y conocer más sobre conceptos relacionados a Machine Learning.

Me dio nuevos conocimientos y las bases para seguir adelante en el curso de Machine Learning

De mis cursos favoritos sin duda. ya me acostumbré a la forma de enseñar del profe David. Ojalá haya mas cursos con el.

Es genial saber que hay muchos algoritmos y modelos para llegar a mejores soluciones con el tiempo

Excelente curso, con definiciones muy buenas, el profesor es el mejor para dictar clases y se nota su pasión por enseñar.

Gran curso para adquirir el tipo de pensamiento necesario para la implementación de los modelos matemáticos

Es super interesante la introducción a los métodos de clasificación, agrupamiento y medición, les recomiendo bastante seguir los enlaces a las paginas que compartieron los compañeros en la sección de aportaciones para profundizar en los temas y conocer mas métodos

Muy bueno el curso, lo unico que pediría es que se agreguen unas mini clases en las que se implementen los metodos de agrupamiento explicados de una manera simple, en python o en r.

................................. Este curso me gustó más que los anteriores, hubo menos fallas al explicar y fue más fluido.

Excelente curso, que pena que sea el último de pensamiento computacional, independientemente, me encanto la serie.

El curso fue muy educativo para aprender sobre el pensamiento probabilístico

Excelente curso aprendi muchisimo seria bueno que recomienden bibliografio o sitios donde uno pueda resolver problemas para practicar porque la informacion es muy buena y las clases excelente pero hay temas que se deben practicar

Una manera sencilla de observar como funciona el Teorema de Bayes, además de mostrarnos las falacias cometidas a la hora de usar gráficos

Buen Curso, pero pido que el profesor Aroesti se esfuerse y le ponga mas empeno a explicar las cosas, solo hablaba y no se entendia en algunas clases.

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 introducción y presentación de los conceptos. Los retos muy productivos e interesantes. El mejor profe.

Esta perfecto como un curso de introducción. No entra en explicaciones confusas sino que da las bases para entender temas mucho más complejos en el futuro.