muy buen curso
Opiniones del Curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación
91
Opiniones
intermedio
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.
Jesús Vélez Santiago
Machine Learning Engineer en uDocz
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ariel diaz
@adiazmerloExcelente, muy contento con el contenido.
David Sosa Olea
@davidsosaoleaexecelente curso
ALEX QUISPE TORRES
@alexqtorreExcelente
Jhony Guel
@jhonyguelTratar variables categóricas para imputar.
Mauricio Castaño Valencia
@maurocvExcelente curso, se los recomiendo en general
Juan L
@jlezama1Muy buen seguimiento al anterior curso de manejo de datos faltantes.
Pablo Hughes del Río
@pablo.hughes.delrioguapo
JESUS MARTINEZ
@jmartinez.nGracias por el curso, no imaginaba qué técnicas usaría un Data Scientist para los datos faltantes, aprendí mucho.
Juan Suarez
@elprogramador.veTodo bien
Emel GM
@emelgmbuen tutor, buen curso y necesario.
William Antonio López Mendoza
@walopez1972Fue un curso excelente conocer los diferentes métodos de imputación fue algo grandioso
Jose Luis Quintero Sánchez
@joseluisquintero06Este curso es realmente muy completo, ye te brinda todo el contenido necesario para usar diferentes métodos de imputación de datos
Adrián Darío Diez Canseco Roca
@AdoxNotFoundlo que mas me gusto fueron los ejemplos utilizados, ya que me ayudaron para aplicar los conceptos en datasets con las que trabajo actualmente
Luis Gerardo Bourde Ortega
@LuisBourdeAyyyy Padre. que buen curso
Carlos Mazzaroli
@mazzaroliMuy 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.
Guillermo Medinilla
@medinillagExcelente curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_BocanegraEs 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
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymaniLos ejemplos vistos en cada sesión.
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984La caliad humana y profesional del profe.
Rigoberto Acosta González
@rigo93acostaCreo que se necesitan desarrollar más los criterios estadisticos
Excelente!
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204Excelente curso, saludos.
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101Este 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.
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98Mejorar la explicacion de conceptos estadisticos
Isaac Ramirez
@ulises.ramireztodo bien
Cristian Monzón
@cristiandanielmonzonProbablemente, en este momento, el mejor profesor de todos. Explica bien, tiene buen humor, es metódico y realmente es un lujo contar con álguien como él.
Hubert Teller
@htellerEl curso es excelente, presenta una gran cantidad de conceptos y métodos nuevos para trabajar con valores faltantes. Para aprovecharlo al máximo, es importante abordarlo con paciencia y dedicar tiempo a la lectura detenida de los temas y ejercicios.
Darrien Sequera
@darrienszBuen curso. El profesor muy bueno. Felicitaciones!!!
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevashExcelente curso introductorio a la imputación de datos faltantes. El profesor es claro, domina el contenido y es preciso. Los ejercicios vistos en el curso son interesantes y desafiantes.