Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
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.
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·Excelente curso
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
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·Muy bien explicado y te da una fuerte introduccion y base a este tipo de algoritmos de clasificación
Jose Fernando Garcia Marin
@jfgm_333·La profe es genial, muy claro todo
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.
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
German Rodriguez
@Geerdata·Muy Bueno
Andrés Felipe Ruiz Medina
@andresfruizmedina·Muy buen curso, cada vez que veo un curso de la escueta de Ciencia de datos entiendo mucho más
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·Es necesario incluir ejemplos de regresión en este curso, ya que se puede pensar que estos algoritmos solo sirven para clasificación.
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·Excelente curso. Ojalá y la profesora de más cursos.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·Excelente!
Daiana Davidson
@davidsondaiana.s·exelente y fácil de seguir
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.
Carlos Mario Osorio Jimenez
@coordinador.calidad9909·Ejemplos muy claros y recursos muy utiles, excelente introducción a este tema
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·Muy buen curso gracias, ahora a ponerlo en practica
Cristian Eduardo Florián
@eduardoflorian7·Excelente curso, muy práctico.
FELIX NADER NUÑEZ
@felixnn24381·Obtener una herramienta mas muy util para el trabajo
Gerardo Toboso
@ger1909·Excelente curso!
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
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.
ciro palomino almanza
@ciropalomino·muy bueno y fácil me gusto.
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
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·Muy bien dirigido y explicado en Temas y ejemplos
@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-
