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.
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.
Crea un modelo basado en árboles para clasificar carros dependiendo de características que miden su calidad con base en su tecnología, comodidad y precio.
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
MUY BIEN TODO
Muy buen curso para aprender lo fundamental de random forest, directo al grano y con ejemplos practicos
¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso
La profe es genial, muy claro todo
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.
Muy buen curso, y excelente profesora. Tiene la capacidad innata para enseñar, explica de forma muy detallada, paso a paso. Lo cual resulta de gran ayuda, para quienes no somos del area de la programación y desarrollo.
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.
Un curso increible, me parecio muy interesante todo lo que podemos hacer con los arboles de decision y los random forest
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
Es necesario incluir ejemplos de regresión en este curso, ya que se puede pensar que estos algoritmos solo sirven para clasificación.
Excelente curso. Ojalá y la profesora de más cursos.
Excelente!
exelente y fácil de seguir
La calidad humana y profesional de la profe.
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
Lo que mas me gusto fue la profe.
Muy Bueno
Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.
Excelente curso, saludos.
Excelente curso!!
Muy buen curso gracias, ahora a ponerlo en practica
Excelente curso, muy práctico.
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.
Obtener una herramienta mas muy util para el trabajo
Excelente curso!
Me parecio basico, quizas habria que agregar la parte de hiperparametros
Excelente metodología y preparación experiencial del entrenamiento. Los participantes realizaron aportes importantes en vista de algunas actualizaciones. y otros aportes de experiencia.
Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado
Excelente
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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