JC
Aprendí mucho respecto al análisis de datos, y sus respectivas aplicaciones de exploración y descubrimiento de los mismos

Este programa en ciencia de datos te permite conocer y desarrollar las principales habilidades técnicas para aportar como miembro de un equipo en un proyecto de ciencia de datos. Estas habilidades cada vez son más apetecidas por el mercado y es por ello que nuestros temas incluyen conocimientos básicos en modelos descriptivos basados en estadística, modelos predictivos basados en aprendizaje de máquina, y técnicas para integrar, explorar y preparar datos, tanto estructurados como no estructurados, utilizando el lenguaje de programación Python y librerías de manipulación y análisis de datos.

JC
Aprendí mucho respecto al análisis de datos, y sus respectivas aplicaciones de exploración y descubrimiento de los mismos
AC
Un curso muy bien abordado, los ejemplo son bastantes claros, y exige un nivel de estudio personal extra que no hay que olvidar.
MZ
excelente contenido puede mejorar en la cuestion de aprendizaje interactivo
HG
Excelente curso. Cuenta con una buena organización de materiales, las explicaciones son claras y el proyecto de ejemplo es adecuado para poner en práctica lo aprendido.
FA
Las lecciones están muy bien llevadas, con ejercicios y ejemplos que ayudan a entender las aplicaciones de estas herramientas.
SU
Muy buen programa para iniciar en la Ciencia de Datos
AE
Muye buen curso muy bien explicado y proporcinaron las herramientas técnicas para poder realizar las diversas actividades.
CT
Curso muy detallado y conciso, con buenos recursos y casos prácticos
MR
un curso que disfruté muchísimo, me dio la oportunidad de avanzar de acuerdo a mi ritmo.
NC
Muy buen curso, en algunos modulos hay problemas con los notebooks para seguir los pasos, pero todo bien
JC
Muy bueno el curso, sin embargo es necesario actualizarlo incluyendo las últimas versiones de las herramientas utilizadas...Muchas gracias!!
BC
muy interesante el curso, bien desarrollado y explicado las actividades facilitan el aprendizaje
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La informacion esta muy completa y te lleva de la mano, me gustaria que ubiera una introducción mas detallada pero al principio para incorporar los datos al jupyter.
Me gustó el temario del curso, pero lamentablemente hay cosas que no: Los cuestionarios están mal redactados o mal formulados, al igual que el material de apoyo, y algunas de las explicaciones de los conceptos se sienten sosas y con errores.
Es necesario revisar los conceptos matemtáticos, tienen muchos errores conceeptuales, así como revisar la redación de las pruebas.
No lo recomiendo. Tenia muchas expectativas de este curso, las explicaciones me decepcionaron mucho.
Es interesante, la parte inicial se encuentra bien detallada, el último módulo no se alcanza a digerir del todo, es bastante trabajo autónomo para poder entender los conceptos. Sería bueno revisiones sobre los jupiter notebook de cada uno y que estos tengan alguna retroalimentación para verificar si el análisis estuvo correcto o si puede mejorar, o compartirlos en el Padlet, para revisar como los compañeros han realizado los análisis y entre todos comentarlos los Jupyter notebook.
Excelente para comenzar. Súper recomendado para los que quieren incursionar en Data Science. Recuerda hacer un curso de Python (básico) antes de este.
Un excelente curso de como realizar un proyecto utilizando la metodología ASUM, te explican estadística para hallar Pearson, spearman, chicuadraro, t-test, anova, entre otros utilizando python.
Por mejorar hay algunas personas que no tienen conocimientos en python, y se les hace un poco más complicado, por lo tanto, en las tareas, luego debería estar el solucionario para verificar si lo que se hizo está bien.
De ahí todo excelente.
THE QUALITY OF THE EXPLANATIONS AND THE MATERIAL IS VERY POOR
mucha lectura, poca practica, lo odie bastante
Excelente! Tome el curso para realizar cálculos estadísticos para mi tesis e investigaciones científicas e ir mas allá del SPSS. Lo recomiendo ampliamente, el material es claro, te llevan paso a paso y en poco tiempo comienzas a hace tus cálculos de forma autónoma. No te arrepentirás.
En terminos generales es muy bueno. Sin embargo, no tiene la rigurosidad que me gusta en un curso, para definir los conceptos, expresiones y demas elementos matematicos que son inherentes a la estadistica. Gracias por el curso!
Muy buen curso para inciarse en la ciencia de datos, con ejemplos prácticos y materiales que permiten entender las bases y alcances de las habilidades estadísticas.
El curso en general fue muy bueno porque simplifica de gran manera el entendimiento de la estadística descriptiva y llega adentrarse a la estadística inferencial con intervalos de confianza y pruebas de hipotesis, calfiico con 3 estrellas el curso porque esa simplicidad también es perjudicial para entender muchos conceptos estadísticos, por ejemplo se ahondo en las pruebas de hipótesis pero no se hablo mucho de cuando se debia aplicar cada una de manera precisa, tampoco se hablo de los intervalos de confianza para inferencias poblacionales, no se indicó que es un error estandar y muchas cosas más, esto contrata con las explicaciones técnicas estadística, que complican el proceso de aprendizaje con los pocos temas que son abordados en profundidad, por lo cual recomiendo si explicación, pero más digerible para todo tipo de usuarios. FInalmente, la importancia es prácticar y ojala tuvieran laboratorios con preguntas ya preestablecidas para que las personas puedan jugar con el código y ver si han hecho las inferencias o procesos adecuados usando python o r.
Realmente es un curso PESIMO, Debería ser algo más práctico y que genere aprendizaje significativo, se aprende más desde youtube que en este curso chimbo, perdí mi tiempo a sabiendas de que hubiera podido avanzar en algo más activo, práctico y fncional. esto lo debería de analizar Coursera antes de dejarlo montar a ocupar espacio y hacer perder tiempo. que lastima!!!
malo
Este curso se presenta como una experiencia altamente didáctica, diseñada para facilitar la comprensión de los conceptos de manera gradual y efectiva. Cada módulo está cuidadosamente estructurado, lo que permite a los participantes asimilar los contenidos a su propio ritmo, reforzando así su aprendizaje. Además, incluye actividades interactivas y recursos visuales que enriquecen aún más el proceso educativo, haciendo que la experiencia sea no solo informativa, sino también dinámica y envolvente. Sin duda, una oportunidad ideal para profundizar en el tema de interés.
Excelente curso, desde los básicos se construyen los conceptos estadísticos en casos reales de aplicación. Lo que finalmente permite una apropiación del concepto y un entendimiento de las expresiones matemáticas de los modelos, y por ende cuando se afronta el proceso de programación en Jupyter Notebook se hace mucho mas sencillo de comprender y relacionar qué es lo que se está buscando en el analisis.
Una de las características más destacadas de este curso es su enfoque accesible y bien estructurado. Desde el principio, los instructores guían a los estudiantes a través de los conceptos básicos, utilizando ejemplos claros y ejercicios prácticos que permiten una comprensión profunda y una aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.
Es un curso muy ameno y fácil de seguir, sin embargo, detecté algunos errores en las pruebas, en lo que respecta a las opciones de respuestas. Algunos ejercicios del Jupyter notebook no "corrieron" a pesar de copiarlos igual que como están en el ejemplo.
Quiero felicitarlos por este curso fue una experiencia muy agradable, se me hizo muy interesante la ciencia de datos ahor es una ciecia que se esrudia a detalle antes solo lo estudiabamos en forma general, gracias