

Ruben Dario Troche Piñanez
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
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.


Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.

Una de las mejores profesoras de Platzi, excelente!

¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso


un curso bastante interesante para aprender el funcionamiento de los arboles de decision y como crearlos sklearn


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.


Las excelentes explicaciones de la maestra y muy buenos ejemplos.

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


Muy buen curso, cada vez que veo un curso de la escueta de Ciencia de datos entiendo mucho más


exelente y fácil de seguir

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 buen curso, muy práctico y claro, recomendado al 100.


Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.

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


Excelente curso!!


Muy buen curso gracias, ahora a ponerlo en practica

De lo mejor, muy bien explicado


Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.


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.


Muy buen contenido y excelente la fortma de explicarlo


Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado


Excelente


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.

Buenas explicación y buena base para este nuevo mundo.

MUy buen curso, la profesora también super buena. También ayuda mucho tener los cuadernos template para practicar


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 🚀🔥💚