Cristian Matias Saavedra Vasquez
@cris_saavMe gustaron muchos las clases, en donde el profesor logró da a entender toda la materia.

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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
Me gustaron muchos las clases, en donde el profesor logró da a entender toda la materia.
Curso que explica a grandes rasgos lo que es Machine Learning, bastante objetivo con las explicaciones.
Justo me ayudó a mejorar una gráfica en el trabajo. Literalmente uno de los ejemplos de gráfica mala o que puede dar información incorrecta lo encontré en el día a día.
Una manera sencilla de observar como funciona el Teorema de Bayes, además de mostrarnos las falacias cometidas a la hora de usar gráficos
El curso fue muy educativo para aprender sobre el pensamiento probabilístico
Excelente material, el profesor explica excelente, felicitaciones !!!! Recomendadas las clases con el profesor.
Perfecto, estuvo muy genial tanto aprendizaje, aunque la verdad me hubiera gustado jugar un poquito con un set de datos pequeño y que manejemos algunos algoritmos.
Cuando veas que el maestro es David Aroesti, es garantía de que tendrás excelentes clases, y por lo tanto, un excelente aprendizaje.
Un curso estructurado correctamente. Además, es satisfactorio observar que el profesor domina el conocimiento que desea compartir.
Excelente profesor, siempre explica toda bien y nos deja enlaces o pdf para seguir obteniendo mas información sobre el tema abordado.
Excelente profesor, muy didáctica la clase, tiene todos los conceptos claros
me encanta la manera de enseñar de el profesor con cada clase entiendo más y más su estilo, y sobre todo la comunidad ayuda mucho
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
Excelente curso, con definiciones muy buenas, el profesor es el mejor para dictar clases y se nota su pasión por enseñar.
Es genial saber que hay muchos algoritmos y modelos para llegar a mejores soluciones con el tiempo
Los ejemplos y la representaciones gráficas fueron de gran ayuda para un buen entendimiento de cada uno de los temas
Increíble curso, sin duda el mejor de la serie, muy entretenido y el maestro se lució, excelente curso
Sin duda este curso cierra con broche de oro una gran serie de pensamiento computacional. Como nos mencionó el profesor, lo que hace grandes a los mejores científicos de la computación no es lo bien que sepan aplicar sintáxis de código, sino su forma de razonamiento y su capacidad de ver el mundo de forma computacional.
Excelente curso y final de serie, nos prepara muy bien en todo los aspectos basicos de este gran mundo de la programacion! Gracias :)
Buen contenido del curso abordando los conceptos probabilisticos base para comenzar a profundizar en los temas del machine learnig en la ruta de aprendizaje.
El profesor david es lo máximo, en todos sus crursos se aprende un monton y se nota el conocimiento tan solido que tiene
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
Conocer otros conceptos de probabilidad más a fondo. Introducirme más a la lógica para no permitir que me engañen
El curso conto con mucho marco teorico conceptual valioso. Especialmente para personas que no tienen conocimiento del tema
Buen curso el tema es complejo pero repitiendo los vídeos queda más claro
el teorema bayesiano muy util para la vida en general, y muy util para prender machine learning
me gusto mucho el curso, me costaron horas entender los códigos tanto de los algoritmos de agrupamiento y clasificación
Conceptos muy interesantes y bien explicado con ejemplos. Sobre el teorema de Bayes hay que profundizar un poco.