Comprende cómo los valores faltantes pueden distorsionar análisis y cómo tratarlos efectivamente mediante eliminación o imputación. Utiliza técnicas de visualización para identificar patrones y relación entre variables en datos faltantes.
Jesús Vélez Santiago
Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer
Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer
Excelente curso de Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración
Muy buen Profesor. Es uno de los profesores que se le debe dar más oportunidad de hacer más cursos para la escuela de Data Science/ML. Me gustaría ver su metodología para ML y DL. Solo hay unos inconvenientes en el examen; tiene errores ortográficos y errores de selección multiple (solo aparece una opción).
Desconocía la importancia de los valores nulos. Complementa perfectamente con el curso de análisis exploratorio de datos. Valoro mucho que el profesor se haya tomado el tiempo en explicar paso a paso cada uno de los ejercicios. Esto me ha ayudado a entender mejor el concepto. El examen estaba un poco raro
Seguramente volveré a ver vídeos específicos de este curso. Muy completo! Felicidades por tan buen curso.
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