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 David Gabriel Luna Pérez

David Gabriel Luna Pérez

@xeurop343

Muy buen curso

Avatar Jhony Guel

Jhony Guel

@jhonyguel

Tratar variables categóricas para imputar.

Avatar Juan L

Juan L

@jlezama1

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

Avatar JESUS MARTINEZ

JESUS MARTINEZ

@jmartinez.n

Gracias por el curso, no imaginaba qué técnicas usaría un Data Scientist para los datos faltantes, aprendí mucho.

Avatar Emel GM

Emel GM

@emelgm

buen tutor, buen curso y necesario.

Avatar William Antonio López Mendoza

William Antonio López Mendoza

@walopez1972

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

Avatar Jose Luis Quintero Sánchez

Jose Luis Quintero Sánchez

@joseluisquintero06

Este curso es realmente muy completo, ye te brinda todo el contenido necesario para usar diferentes métodos de imputación de datos

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 Luis Gerardo Bourde Ortega

Luis Gerardo Bourde Ortega

@LuisBourde

Ayyyy Padre. que buen curso

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 Bryan Castano

Bryan Castano

@Beaunix

Grandiosos Curso de Imputacion de Nulls, el profesor JVMagic explcia bien y fue muy profesional y buen tutor.

Avatar Jose Fabricio Rodriguez Sanchez

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.

Avatar Oscar David Bocanegra Capeara

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

Avatar Mateo Chaves Vanegas

Mateo Chaves Vanegas

@mchavezv

Un super curso, aprender sobre los modelos que sirven para imputar los valores faltantes fue supremamente enriquecedor para mi, muy recomendado este curso y los demas cursos de este profesor.

Avatar JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR

JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR

@jlhb1984

La caliad humana y profesional del profe.

Avatar Rigoberto Acosta González

Rigoberto Acosta González

@rigo93acosta

Creo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos

Avatar Daniel Hernandez

Daniel Hernandez

@danhergir

Aprendí acerca de imputación de datos faltantes

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 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 Alejo Cuello

Alejo Cuello

@alejo-cuello

La simplicidad del profesor para explicar conceptos

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.