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 · 128 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.
Adán Gabriel Menacho Menacho
@amenacho·
Me gusto mucho este curso pude aprender los conceptos basicos de los arboles de decisión y radom forest. Voy hacer el reto que dejo la profesora al final de la clase para aplicar todo lo aprendido.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente modulo
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·
¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
La comparación de resultados de un árbol de decisión vs random forest
Jose Fernando Garcia Marin
@jfgm_333·
La profe es genial, muy claro todo
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
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.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Las excelentes explicaciones de la maestra y muy buenos ejemplos.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Daiana Davidson
@davidsondaiana.s·
exelente y fácil de seguir
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional de la profe.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Muy Bueno
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
VICTOR HERNANDEZ
@vjhernandez20·
Me pareció estupendo, conceptos y ejemplos acertados. Un curso muy bien orientado.
Marcela Castaneda
@marcecr2008·
De lo mejor, muy bien explicado
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Julio Leonel Espejo Yañez
@jleonele·
Muy buen curso, facil de entender
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.
ciro palomino almanza
@ciropalomino·
muy bueno y fácil me gusto.
Horacio Licona
@horaciolicona0711·
Excelente curso, aprendí demasiado sobre los árboles de decisiones, random forest y sus aplicaciones.
Alexis Julián Rojas Huamaní
@ajrojash·
Muy buena teoría.
DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
@danielovalle·
Excelente Curso. Excelente docente.
Jorge Andrés Robledo Ariza
@robledo.1337·
Excelente curso
Luis Rayas
@luisrayas2000·
Excelente curso introductorío para la explicación de los arbóles de decisión y los randomforest, además de que se explica como aplicarlos a un proyecto
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevash·
Excelente curso introductorio a Decission Trees y Random Forest. La profesora domina la materia y realiza ejercicios interesantes.
martin chavez
@chavezgm2012·
lo retador del examen final XD
@haukefalcon84011·
Excelente 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.
Christian Julian Acosta Santamaria
@Julian0216·
Excelente introducción sencilla a estos dos conceptos, sé que hay partes mas complejas de ajustes de los modelos. Pero para introducirnos en la práctica, está perfecto, me encantó
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data Scientist con Python
90 horas
16 Profes
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.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender