Opiniones del Curso de Introducción al Pensamiento Probabilístico

Me pareció genial los retos de implementar los algoritmos de K-Means y Agrupamiento Jerárquico, pero quisiera que deje más ejercicios de esta clase para mejorar el pensamiento computacional

Este curso he analizado acerca de las probabilidades más avanzadas usando los teoremas mencionados.

David es un excelente profesor. Sin embargo, siente que este curso queda un poco superficial en algunos temas.

Aprender la historia y los conceptos básicos que vinculan las matemáticas con el Machine Learning

Lo rápido de los conceptos , es necesario profundizar en mas fuentes debido a lo resumido del curso.

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.

Buen contenido, me gustó la explicación del francotirador de texas

las prácticas en google colabs, fue lo mejor del curso

Alimenta de forma importante el instinto para leer y analizar datos. Te permite Definir métricas de distancia, Desarrollar pensamiento probabilístico e Interpretar el Machine Learning

Me gusta como relaciona eventos históricos con la temática del curso

Se presentan los conceptos fundamentales para tener una base de conocimiento que sirve de introducción al machine learning de manera adecuada.

David como siempre excelente y muy buen motivador

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

Me hubiera gustado que se aprendiera mas codigo en este curso. Pero me encanto conocer los modelos de clasificacion y agrupamiento.

El profesor. David es un maestro de la pedagogía. Povafor acorten lo de los comentarios.

Bases del Machine Learning con ejemplos de la vida real y cambio de pensamiento.

Buena explicacion para empezar a desarollar el pensamiento orientado a la probabilidad

Buenos cursos, aunque llegaron un poco tarde, son fundamentales para tomar cualquier carrera.

Excelente contenido, simple y conciso

Dan muy poca información aunque uno tiene que ser autodidacta e indagar por su cuenta, pero apenas si se tocó la punta de los temas, espero ver curso donde se hagan ejercicios prácticos

El tercer tipo de errores que uno puede cometer, es interesante ya que te ayuda ver el mundo de una manera mas analítica

Fue interesante desarrollar pensamiento probabilístico y el profesor tiene una gran capacidad para explicar.

Aprender directamente a usar probabilidad en mi vida diaria, además de identificar las falsedades que usan para manipular la presentación de la información y tener una idea errónea de lo que realmente es

En el examen una pregunta decía hubieron en vez de hubo

buena introducción, pero uno queda iniciado, ya que son varios temas interesantes

Gracias por el buen material y los buenos profesores

Muy buena las explicaciones de las falacias estadísticas, permite tener mas claro la información que se revisa.

La documentación y los comentarios de las personas. Esta comunidad es impresionante. Cabe destacar los ejemplos de la vida real dados por el profesor, los cuales permiten visualizar mejor el problema.

Que DIFICIL pero logre como 4 intentos uyyyy, pero ahi sigo con animo y fuerzas

*Buen resumen de los conocimientos de Machine learning *Resume mucho conocimiento en poco tiempo