Jesus Ruano
@JARBlos ejemplos que se utilizan en el curso son muy fáciles de comprender

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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
los ejemplos que se utilizan en el curso son muy fáciles de comprender
El tercer tipo de errores que uno puede cometer, es interesante ya que te ayuda ver el mundo de una manera mas analítica
El curso me pareció muy bueno pero considero que se debe separar el machine learning del desarrollo del pensamiento probabilístico abordando más este último tema
buena introducción, pero uno queda iniciado, ya que son varios temas interesantes
Gran curso y gran profesor, muchos termas de abarcan de manera sencilla y te hace preguntar y considerar cosas importantes en los análisis de datos.
lo mejor del curso es empesar a entreder los tipos de clasificacion y librerias que nos pueden ayudar en el camino a la inteligencia artificail
Interesante acercamiento, aunque muy por encima de las técnicas.
Muy buenos ejemplos, los sesgos en la manera en que se interpretan los datos fue un plus
las prácticas en google colabs, fue lo mejor del curso
holaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Los conceptos aprendidos fueron basicos para dirigir que información buscar
Estaría bien agregar más ejemplos y recursos para reforzar los conceptos presentados
cuando haga un gran proyecto me tierare una foto con mi laptop como lo hacian los cientificos antes XD
Me hubiera gustado que se aprendiera mas codigo en este curso. Pero me encanto conocer los modelos de clasificacion y agrupamiento.