
Carlos Arteta Chedrauy
@carlosartetachedrauyEn el examen una pregunta decía hubieron en vez de hubo
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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
En el examen una pregunta decía hubieron en vez de hubo
El profesor. David es un maestro de la pedagogía. Povafor acorten lo de los comentarios.
Lo mejor de este curso fue el modulo del Teorema de Bayes,
El curso es muy bueno, aunque se necesita una base fuerte de python para seguir los retos.
Las partes históricas, dan una perspectiva importante en como una persona; soluciono un problema y nos da la pauta para generar un pensamiento distinto.
Definir métricas de distancia Desarrollar pensamiento probabilístico Interpretar el Machine Learning
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
Curso más orientado a definiciones de conceptos que práctica, sería ideal una combinación de ambas partes.
Buenos cursos, aunque llegaron un poco tarde, son fundamentales para tomar cualquier carrera.
David es un excelente profesor. Sin embargo, siente que este curso queda un poco superficial en algunos temas.
Comprendí la importancia del teorema de Bayes y sus aplicaciones. Identifique mejor las mentiras estadísticas , en las que uno puede caer
El curso es muy bueno como curso introductorio al pensamiento probabilítico, pero sería genial que tueviera un projecto a implementar a lo largo del curso o al menos algunos ejercicios propuestos a resolver para afianzar los conceptos. El Profesor es muy bueno sin embargo!