Отзывы учащихся о курсе Fundamentos de estadística aplicada от партнера Андский университет

Muy buenos contenidos, me sirvieron para reforzar algunos conceptos que quiero usar en mi trabajo diario.

Muchos errores en las evaluaciones, El material de trabajo como lo son las tablas utilizadas, deberían estar disponibles para ser descargados. En más de una oportunidad no es posible ver la información completa debido a que se sobrepone la imagen del profesor. Los comentarios en las evaluaciones para las respuestas incorrectas no ayudan a identificar el error.

El contenido es pertinente para este curso, las actividades y evaluaciones son claras y de acuerdo a los temas explicados en los vídeos. Me parece excelente este tipo de cursos porque se adaptan a cualquier horario.

Buen curso. El nivel de dificultad es medio. Se entienden los conceptos. Nunca encontré las tablas que ellos explicaban en las lecciones. Sin embargo, esto no fue impedimento para aprender el curso.

muy practico para estudiar las bases matematicas de metodos de machine learning

Es un curso muy completo. Se recomienda tener fundamentos en probabilidad.

Me gusto mucho el curso, aprendi bastante

Excelente nivel de conocimientos.

Un curso excelente

Excelente curso

Espectacular

No hay mucha facilidad al suministrar las tablas que utilizan para los ejemplos y actividades

Muy bueno para personas con conocimientos previo en estadística inferencial clásica

Algunos videos pierden valor pedagógico al ser demasiado extensos >1h

Muy bueno ;)

El curso no aporta ningún en valor agregado en términos de metodologías o conceptos, fundamentalmente es la recapitulación de lo que ya existe en los libros. Las pruebas presentaban algunos errores y a pesar que varios estudiantes lo manifestamos en los foros, nunca obtuvimos respuestas, ni se corrigieron estos. Se implementó un software licenciado el cual no se utilizó, como en otros cursos de Coursera, en los que como estudiante se cuenta con un acceso limitado mientras está en ejecución el curso. Se debería implementar herramientas libres como R o Phyton.