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Limitação conceitual

O professor muitas vezes fica limitado aos exemplos práticos, com a ajuda para os personagens que ele cria para explicar o assunto, e acaba deixando de fora pontos importantes dos conceitos.

Por exemplo, qual a utilidade de uma base ortogonal? Para que eu preciso saber e qual a aplicação dela para a ciência de dados?

Quem está começando na matéria e nunca viu o assunto fica meio perdido.

Além disso, todos os cursos de vetores são bem focados em questões práticas e exemplos de jogos. Mas, existem outras aplicações notáveis para além da produção de jogos?

Simpatizo com o professor, mas ele precisa dar um gás nas explicações conceituais. Quem sabe subir um material extra nos cursos?

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Boa tarde José, tudo bem com você?

Obrigada por passar o seu ponto de vista a respeito do curso, através disso conseguimos melhorar cada vez mais.

Para te dar um parecer da metodologia e didática do curso, o intuito de um curso de matemática é dar uma base dos conceitos que poderão ser utilizados em vários contextos sendo alguns deles na programação, jogos, UX e Data Science.

Caso seja colocado exemplos específicos de data science seria mais difícil abstrair esses conceitos para as outras áreas de aplicação e dificultaria o entendimento do conteúdo principal, uma vez que traria complexidade aos conceitos base do conteúdo.

Quando você for estudar a ciência de dados mais afundo, principalmente os algoritmos de machine learning verá que esses conceitos serão utilizados e já servirão como o exemplo prático. Como pode ser visto no curso de Clustering: extraindo padrões de dados, onde os vetores são utilizados para cálculos de distância euclidiana.

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