Juan Manuel Ortiz Suárez
@jmortizSe presentan los conceptos fundamentales para tener una base de conocimiento que sirve de introducción al machine learning de manera adecuada.

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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
Se presentan los conceptos fundamentales para tener una base de conocimiento que sirve de introducción al machine learning de manera adecuada.
Buen curso, buen material. excelente aprendizaje. Felicitaciones
Los conceptos aprendidos fueron basicos para dirigir que información buscar
El contenido del curso cumple con lo que se desea enzeñar
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
Muy buena las explicaciones de las falacias estadísticas, permite tener mas claro la información que se revisa.
Buen maestro salvo que una parte se baso en pura teoria
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 curso es muy bueno, aunque se necesita una base fuerte de python para seguir los retos.
Entiendo que el curso es una introducción en general, pero ayudaría que dejaran más ejemplos o ligas recomendadas como guía.
Que DIFICIL pero logre como 4 intentos uyyyy, pero ahi sigo con animo y fuerzas
Es una gran introducción a los conceptos detrás de Machine Learning. Me pareció muy teórico, de hecho muy pocas veces el profesor programa
Fue interesante desarrollar pensamiento probabilístico y el profesor tiene una gran capacidad para explicar.
De los cursos que mas me han aportado para el conocimiento y analisis probabilistico
Me ayudo mucho el Teorema de Bayes a entender las probabilidades dependientes.