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.
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
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
German Rodriguez
@Geerdata·
Muy Bueno
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional de la profe.
Cecilia Aponte
@apontegg·
Excelente contenido para entender la aplicación de arboles de decisión y los conceptos asociados a los parámetros utilizados en este tipo de modelos para su optimización
Brandon F Vargas Garcia
@200484·
muy buen curso, muy práctico y claro, recomendado al 100.
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
Carlos Mario Osorio Jimenez
@coordinador.calidad9909·
Ejemplos muy claros y recursos muy utiles, excelente introducción a este tema
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!!
Marcela Castaneda
@marcecr2008·
De lo mejor, muy bien explicado
Cristian Eduardo Florián
@eduardoflorian7·
Excelente curso, muy práctico.
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.
Brian
@briancorreabrazoban·
Muy buen contenido y excelente la fortma de explicarlo
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado
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.
Harry Hoyos
@harry-hoyos·
Me encantó el contenido, aprendí muchisimo
Joaquin Andrez Sepulveda Araya
@joaquin08·
MUy buen curso, la profesora también super buena. También ayuda mucho tener los cuadernos template para practicar
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 🚀🔥💚
Wilmer David Cedeño Mendoza
@Trixtaro·
Me gusta que se enfoque solo en los arboles de decisión y tenga varios ejemplos, y tambien como procesar la data categorica en numerica
@rdalbarracinc·
Hasta ahora la mejor profe de platzi, explica despacio y retoma temas vistos anteriormente, se le entiende todo, y no usa librerías obsoletas. Me hizo interesarme por profundizar en este tema-
Alexis Julián Rojas Huamaní
@ajrojash·
Muy buena teoría.
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
¡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.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Machine Learning con Python
27 horas
7 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