Victor Hugo Agustín Matzar Donado
@victor-donadoExcelente forma de compartir la teoría de Machine Learning. Excelentes ejemplos y buena metodología.
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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 forma de compartir la teoría de Machine Learning. Excelentes ejemplos y buena metodología.
Buen contenido, se tocaron superficialmente varios temas fundamentales para IA.
Excelente contenido, muy útil e interesante. El profesor le entusiasma mucho el tema, y esto lo llega a transmitir a los estudiantes. 10/10
Excelente curso, me ayudó a comprende de mejor forma las cosas y a motivarme a seguir.
Fué corto pero potente, sí me hizo darme cuenta de muchas cosas que hacía y estaba mal, grande el profe
Me gustó mucho empezar a ver algo de machine learning desde este curso.
Muy bueno el curso para entender lo que sucede detrás de los algoritmos que implementamos a través de librerías!
La explicación del teorema de Bayes me pareció super importante e interesante. Este curso brinda las herramientas para tener una mejor perspectiva del pensamiento probabilístico.
Antes de empezar el curso estaba preocupado por la complejidad, pero el material y David hicieron todo sencillo. Súper entendible.
Excelente curso de pensamiento probabilístico, mucha información para digerir.
un contenido muy bien explicado y excelente clases y bastante practico
Muy buen curso y buena introducción al pensamiento probabilístico
Muy buena explicación, clara y entretenida, en la parte de algoritmos se brindaron excelentes fuentes adicionales de consulta
Bien, el profesor intenta explicar un poco más los temas. Esta bueno como intro.
Excelente curso! David como siempre explicando con pasión todos sus conocimientos. A seguir aprendiendo!
El curso como David nos dice es de mucha atención, me hubiera gustado que se hubiera profundizado mucho más en el capítulo del Teorema de Bayes con un ejemplo más práctico.
Costo un poco el examen pero esta muy interesante el tema, es algo que no se explica comunmente.
Las explicaciones son muy claras y se entiende todos los temas a la perfección
Permite afinar y afianzar los métodos probabilísticos con los cuales podemos enfrentar las diferentes situaciones en nuestro desempeño como Data Scientists.
Tema complicado de entender. Me gusto mucho como se explica el tema ya que es mas fácil de comprender
Excelente curso, son muy buenos los cursos de David, ademas la forma en que se eneña motiva a seguir aprendiendo.
Genial pero me gustaria que se haga enfoque en lo practico, aunque estimo que lo veremos mas adelante en la escuela
Quizá la información que plantea sea algo avanzada y superficial (en otros cursos de profundiza en la información y en este se plantean más conceptos teóricos), pero el curso me gustó mucho
Me gusto mucho como se llevo el curso y se dieron los ejemplos sobre los diferentes usos en el pensamiento probabilistico
Excelente introducción al pensamiento probabilístico clave para entender librerías en el uso de machine learning. David explica muy bien algo que a primera vista parece muy complicado
un curso muy interesante para las bases de data science, muchas gracias como siempre!
Me gustó conocer al fin conceptos de Machine Learning que espero profundizar en los siguientes cursos de mi línea de aprendizaje.
Bastante práctico. Nuevamente algunos errores en código. Dar información para profundizar.
Excelente curso, muy buenos contenidos y como siempre el profesor tiene una alta capacidad para transmitir conceptos.
Lo mejor del curso fue implementar los algoritmos por nuestra cuenta para ver si podiamos abstraer el algoritmo a un programa para despues compararlo con los de otras librerias. Así como visualizar la complejidad del mismo, que aunque parece dificil, en realidad no lo es tanto.