Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn
4.7
96 opinionesPublicado el 24 de febrero de 2023
Nivel Básico
28 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Aprende a crear modelos de clasificación de datos usando algoritmos de árboles de decisión y bosques aleatorios. Conoce su paso a paso y cuándo utilizar este tipo de algoritmos en tus proyectos de machine learning.
Clases del curso
Proyecto práctico: árboles de decisión
Introducción a random forest
Proyecto práctico: random forest
Conclusión
Certificado digital
¡Comparte tus logros con un certificado!
Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
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.
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Opiniones del curso
4.7 · 96 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.
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
Hernán Pizarro
@hern4npizarro·
Lo que mas me gusto fue la profe.
Brandon F Vargas Garcia
@200484·
muy buen curso, muy práctico y claro, recomendado al 100.
Mariano Castelli
@mcastelli3640·
Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.
VICTOR HERNANDEZ
@vjhernandez20·
Me pareció estupendo, conceptos y ejemplos acertados. Un curso muy bien orientado.
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
Julio Leonel Espejo Yañez
@jleonele·
Muy buen curso, facil de entender
Gerardo Toboso
@ger1909·
Excelente curso!
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 López
@sebastian_lopez·
Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Excelente
Juan Carlos Montes Estrada
@JuanKKMontes·
Un curso muy bien estructurado, se podría profundizar en el tema de los hiperparametros, no obstante, fue un excelente curso.
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente curso para aprender entrenar modelos de machine learning para clasificación
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·
Muy bien dirigido y explicado en Temas y ejemplos
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
martin chavez
@chavezgm2012·
lo retador del examen final XD
Mauricio Castaño Valencia
@maurocv·
Me ha encantado su forma de explicar los contenidos de forma ordenada, consistente y claramente
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Conocer los conceptos y preceptos del algoritmo de árbol de decisión a random forest y plasmarlos en la práctica.
Jovanny Delgado
@jovannydelgado·
lo mejor conocer los bosques aleatorios
Rebeca Asunción Gonzales Gonzales
@rebekitx321·
FUE MUY BUENA EXPERIENCIA
Valery Villamizar Avella
@valeryva321·
Excelente explicación
Sergio Andres Rios Gomez
@Ingeniero_SergioRios·
Muy bueno el curso y la profesora explica con mucha claridad, es necesario que por favor incluyan cursos avanzados en temas como este y Machine Learning en general.
@joacogalt·
Alto curso! muy bueno realmente :D
Irving Hernández
@hernandez.ir.e.ag.96·
Curso muy completo y explicaciones muy claras y directas. Gracias!
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente curso, me encantó. Directo al objetivo, y muy didáctico, con proyectos. Muchas gracias.
jhon Robert Matamoros
@jhonbara51214·
Creo que alguna pregunta esta mal hecha en el examen, quiero más sobre descargar modelos y usarlos en otros sitios
Juan camilo truillo galvis
@juank-black·
Aprender sobre este nuevo algoritmi e implantarlo en mi proyecto
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