Eduardo Hoppenstedt
@eduardohoppenstedtEs una gran introducción a los conceptos detrás de Machine Learning. Me pareció muy teórico, de hecho muy pocas veces el profesor programa

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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
Es una gran introducción a los conceptos detrás de Machine Learning. Me pareció muy teórico, de hecho muy pocas veces el profesor programa
cuando haga un gran proyecto me tierare una foto con mi laptop como lo hacian los cientificos antes XD
Las partes históricas, dan una perspectiva importante en como una persona; soluciono un problema y nos da la pauta para generar un pensamiento distinto.
El curso es bueno pero quizás quedan algunos conceptos en el aire
El profesor le mete muchas energías y ganas en los diversos temas.
Lo rápido de los conceptos , es necesario profundizar en mas fuentes debido a lo resumido del curso.
Un excelente profesor, aunque siento que el curso pudo haberse estructurado de otra forma, es decir, en vez de tocar varios temas se pudo haber tocado uno en particular de forma más extensa.
De los cursos que mas me han aportado para el conocimiento y analisis probabilistico
Buen curso, buen material. excelente aprendizaje. Felicitaciones
Me ayudo mucho el Teorema de Bayes a entender las probabilidades dependientes.
lo que mas me gusto de este curso fue el concepto de GIGO garbage in garbage out, que hace referencia a la calidad de los datos.
El contenido del curso cumple con lo que se desea enzeñar
Adquirir herramientas para el análisis de información basado en datos estadísticos y aprender a reconocer cuando los datos útiles para probar una hipótesis.
Creo que debimos ver mas acerca de probabilidad, pero aprendi mucho acerca de los algoritmos, te abren la mente para clasificar o agrupar datos.
un poco confuso en cuestión de términos pero se lograron a entender
Me falto realizar la implementacion de los algoritmos en Python, spongo que como curso introductorio me quearn claros ciertos conceptos como el super teorema de Bayes, otros tengo que seguirlos reforzando
Este curso, al entrar en los temas de introducción al ML te da una nueva perspectiva del poder de las ciencia de datos y sus funcionalidades
Buena explicacion para empezar a desarollar el pensamiento orientado a la probabilidad
Definir métricas de distancia Desarrollar pensamiento probabilístico Interpretar el Machine Learning
Abre nuevos horizontes mentales
Gracias por el buen material y los buenos profesores
es una buena introducción al mundo del machine learning, excelente para empezar, hubiera sido bueno un proyecto final y...
El temario, muchas cosas no conocía aún siendo ingeniero, técnicas, y muchos conceptos prácticos
Buen maestro salvo que una parte se baso en pura teoria
Muy bueno el curso, se me paso realmente rapido, hay algunas cosas que no se explican en precision pero saliendo de eso unos de los mejores
En el examen una pregunta decía hubieron en vez de hubo
Curso no tan enfocado en matemáticas, pero sí en conceptos que sirven para comprender a futuro el machine learning
Excelente recorrido por los conceptos estadísticos fundamental para la introducción al machine learning
El profesor. David es un maestro de la pedagogía. Povafor acorten lo de los comentarios.
EL curso cumple con lo que promete y da una buena explicación de múltiples conceptos