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.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.7 · 129 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.
Carlos Ronaldo Méndez García
@gycarmendez·
MUY BIEN TODO
Mercedes Jue
@juemercedes·
Una de las mejores profesoras de Platzi, excelente!
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso
Gilberto Gutiérrez Gordillo
@gilgutgo·
La docente explica muy bien el contenido del tema
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
Alexis Aquino Noriega
@economathnoja·
UN curso muy comleto para entender los algoritmos de clasificacion que son arboles aleatorios y bosques aleatorios, el contenido muy muy bueno y preciso, sin embargo hizo falta profundizar en algunos parametros como criterios para el modelo, en general un buen curso de nociones basicas o para entender estos algoritmos.
Braulio Alberto Bueno Pabon
@babuenop·
La explicación es clara y fácil de entender. Ayuda mucho a comprender cómo funcionan los árboles de decisión y los random forest, y también cómo se pueden crear y aplicar en la práctica. Excelente para quienes estamos aprendiendo desde cero o queremos reforzar conceptos.
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
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
Claudio Anastacio Mojica Valdez
@cmojicavaldez·
Buen docente explica bien paso a paso no se sintió complejo el curso, este tipo de calidad docente y metodología de enseñanza debe prevalecer en platzi
Andrés Felipe Ruiz Medina
@andresfruizmedina·
Muy buen curso, cada vez que veo un curso de la escueta de Ciencia de datos entiendo mucho más
Brandon F Vargas Garcia
@200484·
muy buen curso, muy práctico y claro, recomendado al 100.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Muy Bueno
Carlos Mario Osorio Jimenez
@coordinador.calidad9909·
Ejemplos muy claros y recursos muy utiles, excelente introducción a este tema
Marcela Castaneda
@marcecr2008·
De lo mejor, muy bien explicado
Ignacio Joel Duran Choque
@nAcHo·
De los mejores cursos que he tomado, la profesora aclaraba muy bien los conceptos y los procedimientos paso por paso, no dejaba nada entredicho, y me sirvió mucho para entender la mecánica en general de los modelos predictivos
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
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.
FELIX NADER NUÑEZ
@felixnn24381·
Obtener una herramienta mas muy util para el trabajo
Julio Leonel Espejo Yañez
@jleonele·
Muy buen curso, facil de entender
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
El ejercicio comparativo de árbol de decisión y random forest para mejorar el modelo.
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me parecio basico, quizas habria que agregar la parte de hiperparametros
Pablo Campiño
@pcampo21·
Excelente metodología y preparación experiencial del entrenamiento. Los participantes realizaron aportes importantes en vista de algunas actualizaciones. y otros aportes de experiencia.
Sebastian Lopez Acero
@sebastian_lopez·
Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·
excelente
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.
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Ruta
Data Scientist con Python
93 horas
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