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Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Nivel Intermedio
17 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica

Maneja datos faltantes imputando valores utilizando técnicas de modelos y donantes. Aprende imputaciones como media, mediana, moda, KNN y MICE. Descubre cómo transformar y analizar datos categóricos y numéricos.

Problemática de valores faltantes

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Jesús Vélez Santiago

Jesús Vélez Santiago

Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer

Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer

Opiniones del curso

4.6 · 108 opiniones

Sebastian Carvalhohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Sebastian Carvalho

@sebastian-carvalho·

Hace falta más explicacion teórica de los algoritmos, pero en general muy interesante el curso.

Patricio Sánchez Fernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

Patricio Sánchez Fernández

@patricio.sanchez.fernandez·

Buen curso.

Oscar David Bocanegra Capearahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Oscar David Bocanegra Capeara

@David_Bocanegra·

Es un curso bastante interesante para aprender que se puede hacer con los valores faltantes de nuestros data sets, y darnos una idea de en que momento usar el algoritmo adecuado

Jose Fabricio Rodriguez Sanchezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Jose Fabricio Rodriguez Sanchez

@jf-02·

Muy útil para el análisis de nuestros datos, una parte muy importante de conocer cuando y como debemos implementar estas técnicas vistas.

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