Jesús Vélez Santiago
Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Opiniones del Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

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.

Avatar Joaquín Ricardo Svoboda Abregú

Joaquín Ricardo Svoboda Abregú

@joacogalt

muy buen curso

Avatar ariel diaz

ariel diaz

@adiazmerlo

Excelente, muy contento con el contenido.

Avatar Cristian Mauricio Rojas Olivares

Cristian Mauricio Rojas Olivares

@Kryss95

No se si lo mejor pero queria dejar este comentario, porque habian unqs reguntas que decian algo asi como no es una desventaja , y luego la alternativa tambien tenia un NO y la verdad eso era super confuso. Por lo demas el curso estuvo increible.

Avatar Juan camilo truillo galvis

Juan camilo truillo galvis

@juank-black

fue muy gratificante aprender todas estas nuevas tectinas de como imputar valores faltantes,aunque me costo un poco la verdad me gusto mucho

Avatar Mauricio Castaño Valencia

Mauricio Castaño Valencia

@maurocv

Excelente curso, se los recomiendo en general

Avatar María Eugenia Pereira Chévez

María Eugenia Pereira Chévez

@maria-eugenia-pereira

Como siempre otro excelente curso de Jesús, creo que un curso donde se haga todo el proceso desde análisis de datos faltantes, imputación y exploración de un solo dataset sería excelente.

Avatar Juan L

Juan L

@jlezama1

Muy buen seguimiento al anterior curso de manejo de datos faltantes.

Avatar William Antonio López Mendoza

William Antonio López Mendoza

@walopez1972

Fue un curso excelente conocer los diferentes métodos de imputación fue algo grandioso

Avatar Mauricio Escobar

Mauricio Escobar

@mauricios_01

Wow. No me había imaginado de la importancia que tiene un correcto tratamiento para los valores faltantes. Gracias al curso pude practicar Pandas, manejo de objetos con python, que las funciones extendidas favorecen a optimizar los análisis. Explicaciones de los conceptos son muy minuciosas [lo que necesitaba] Gracias! súper recomendado.

Avatar Adrián Darío Diez Canseco Roca

Adrián Darío Diez Canseco Roca

@AdoxNotFound

lo que mas me gusto fueron los ejemplos utilizados, ya que me ayudaron para aplicar los conceptos en datasets con las que trabajo actualmente

Avatar Carlos Mazzaroli

Carlos Mazzaroli

@mazzaroli

Muy buen curso! Incluso podría ser mejor hacerlo antes que el curso de EDA para poder aplicar los métodos aprendidos en el proyecto de los pingüinos.

Avatar Guillermo Medinilla

Guillermo Medinilla

@medinillag

Excelente curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Avatar Edgar A. Gonzalez Ambriz

Edgar A. Gonzalez Ambriz

@EdgarGA

Un curso muy completo y un docente muy adecuado para los temas revisados. Felicidades !

Avatar Rigoberto Acosta González

Rigoberto Acosta González

@rigo93acosta

Creo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos

Avatar RENÉ CARDOSO

RENÉ CARDOSO

@rcardosob

Muy buen curso. Mucho contenido en tan poco tiempo. El dominio de las herramientas vistas requieren mucha práctica por parte del estudiante. Seguro retomaré este tema en algún momento futuro.

Avatar Daniel Moreno

Daniel Moreno

@damt

Excelente curso.

Avatar Roger Christian Cansaya Olazabal

Roger Christian Cansaya Olazabal

@roger-cansaya-olazabal

Gran curso de imputaciones pero merecia una trilogia para tratar cada metodo de imputacion

Avatar Isaac Bryan Ascanoa Roncall

Isaac Bryan Ascanoa Roncall

@Bryan0101

Este curso me enseño que hay un mundo grande en el data-scients. Es recomendable para la gente que trabaja para no estar perdido y aplicarlo en su dia dia.

Avatar Cristian Behr Morales Solis

Cristian Behr Morales Solis

@cristianmoralessolis

Es un curso muy completo y avanzado de imputación, las técnicas aprendidas me están sirviendo bastante

Avatar Carlos Eduardo Mayorga Rodríguez

Carlos Eduardo Mayorga Rodríguez

@cmayorga2012

Buen curso, buenos ejemplos.