Nivel Básico
28 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.
Clases del curso
Proyecto práctico: árboles de decisión
Introducción a random forest
Proyecto práctico: random forest
Conclusión
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Layla Scheli
Consultora de BI, Big Data y Data Science
💻 Ingeniera en sistemas de información.
☁️ Especializada en data analytics, data science, cloud computing y big data.
💡 Freelance y autónoma.
Proyecto del curso
Clasificación de automóviles con machine learning
Crea un modelo basado en árboles para clasificar carros dependiendo de características que miden su calidad con base en su tecnología, comodidad y precio.
conocimientos previos
- Programación en Python.
- Regresión lineal con Python y scikit-learn.
- Matemáticas para machine learning.
- Fundamentos de machine learning con Python.
- Regresión logística con Python y scikit-learn.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 122 opiniones
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente modulo
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
un curso bastante interesante para aprender el funcionamiento de los arboles de decision y como crearlos sklearn
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Muy bien explicado y te da una fuerte introduccion y base a este tipo de algoritmos de clasificación
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las excelentes explicaciones de la maestra y muy buenos ejemplos.
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un curso increible, me parecio muy interesante todo lo que podemos hacer con los arboles de decision y los random forest
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Hernán Pizarro
@hern4npizarro·
Lo que mas me gusto fue la profe.
Mauricio Escobar
@mauricios_01·
Buen contenido, enfocado al 100% en aprender los conceptos básicos de la implementación de árboles de desición y random forest. En la clase 5, donde se explican los temas de árboles de decisión (al menos a mi) se me hizo un poco confuso dado el ejemplo que se usó como referencia. Quizás otro ejemplo habría aportado más. Agradecería una segunda parte del curso donde se abordaran temas más avanzados. :D
VICTOR HERNANDEZ
@vjhernandez20·
Me pareció estupendo, conceptos y ejemplos acertados. Un curso muy bien orientado.
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso!!
Cristian Eduardo Florián
@eduardoflorian7·
Excelente curso, muy práctico.
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Me encanto este curso. Te explica de manera especifica y detallada. Hace ver la materia muy sencilla y te permite mejorar tus capacidades y habilidades como programador.
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
El ejercicio comparativo de árbol de decisión y random forest para mejorar el modelo.
Brian
@briancorreabrazoban·
Muy buen contenido y excelente la fortma de explicarlo
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·
excelente
DANIEL ALEJANDRO DELGADO CAICEDO
@DanielDel1009·
Me encantó. Brutal, por mucho, sino es el mejor, es de los mejores cursos que he tomado. La profe explica súper súper bien, nada tedioso el contenido.
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·
Buenas explicación y buena base para este nuevo mundo.
Harry Hoyos
@harry-hoyos·
Me encantó el contenido, aprendí muchisimo
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-m·
Es mi primer curso de Decision Trees y la verdad, aunque me parece que hubo conceptos que quedaron por fuera, la profe Layla explica muy bien. Espero encontrar en mi ruta algún otro curso de ella 🚀🔥💚
ciro palomino almanza
@ciropalomino·
muy bueno y fácil me gusto.
Alexis Julián Rojas Huamaní
@ajrojash·
Muy buena teoría.
Jorge Andrés Robledo Ariza
@robledo.1337·
Excelente curso
Sebastian Zapata Ramirez
@sebastian.zapatar772·
Muy interesante para los que estan comenzando en el mundo del ML
Juan José Cabrera
@jjuanc10·
De los mejores cursos que hay en platzi. Muy practica y explica muy bien!
martin chavez
@chavezgm2012·
lo retador del examen final XD
@haukefalcon84011·
Excelente curso!
Sebastian Gaviria
@sebasga_79·
Muy buen curso
Bryan González
@bgonzalez6·
Es un excelente curso, es muy sencillo y las explicaciones son muy buenas. La profesora es genial.
Jesus Calderon
@j.calderon·
Excelente contenido, me parece bien hacer las clases cortas para mejorar el entendimiento, la facilitadora expresa claramente las ideas, tiene un solido dominio del conteniod.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Machine Learning con Python
28 horas
8 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender