Aprende a utilizar la programación dinámica y estocástica en Python, conoce todos sus beneficios y cómo aplicarlos para el cálculo de probabilidades y simulaciones computacionales. Entiende la diferencia entre los programas deterministas y estocásticos. Crear simulaciones computacionales con Python para responder a preguntas del mundo real.
Resolver problemas determinísticos y estocásticos
Generar simulaciones computacionales
Optimizar problemas que tienen subestructura óptima
Es un gran curso, que este en la parte basica dice mucho de todo el contenido que se viene! y el profesor una maravilla explica muy bien, abrazos en la distancia
He podido repasar y entender por fin conceptos de la carrera que a día de hoy todavía encontraba confusos. Lo que si mejoraría es hacer una explicación previa o algún diagrama antes de ir al código directamente
Excelente curso para aquellos que quieran empezar a trabajar sobre estadística computacional mediante el uso de Python. Un gran profesor y mucha atención al detalle.
Este fue el curso que mas me costo, pero después de un buen tiempo lo logre. Me encanto, los retos fueron únicos y de verdad interesantes, me ayudo demasiado.
Me parecio un curso super interesante para entender como la estadistica nos puede ayudar a resolver diferentes tipo de problemas relativamente complejos
Reforce mi conocimeinto en estadística con este curso teniendo en cuenta el pensamiento computacional que esto implica, la programación estocástica es una gran herramienta para modelar y simular.
Me encantó poder aprender mucho más de las capacidades de nuestra mente y computadora. Ahora también quisiera recalcar al profe David, que el print en Python 2 es un statement, pero en Python3 es una función. Así que podríamos decir que la frase "Print Statement" está correcta siempre y cuando usemos Python 2 de ahí en adelante, sería "Function Print".
