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.

Jesús Vélez, todo un crack. Clase totalmente recomendada.

Avatar Carlos Enrique Cervantes Aguilar

Carlos Enrique Cervantes Aguilar

@carlos27.10.98

Está muy lleno de información, en veces cuesta seguirlo pero con muy interesante.

Avatar Andres Fabian Sepulveda Mariño

Andres Fabian Sepulveda Mariño

@Disskaf

Muy buen curso, y hacer los dos en conjunto es un plus

Avatar Alex Silva

Alex Silva

@alex.silva

Excelente curso: Corto, conciso y super útil. De los mejores que he hecho hasta ahora

Avatar ariel diaz

ariel diaz

@adiazmerlo

Excelente, muy contento con el contenido.

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 Jhony Guel

Jhony Guel

@jhonyguel

Tratar variables categóricas para imputar.

Avatar Giocrisrai Godoy Bonillo

Giocrisrai Godoy Bonillo

@giocrisrai

Excelente contenido su serie de cursos muy útiles para el desarrollo de proyectos

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 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 Guillermo Medinilla

Guillermo Medinilla

@medinillag

Excelente curso de Manejo de Datos Faltantes: Imputación

Explicar los conceptos de MCAR, MAR y MNAR así como mostrar algunas técnicas avanzadas para manejar valores faltantes

Avatar Christian Julian Acosta Santamaria

Christian Julian Acosta Santamaria

@Julian0216

Muy buen curso. Me gustó mucho puesto que brinda nuevas herramientas (tipo janitor) para procesamiento de datos, y nos permite entender como realizar la imputación de los mismos. Me encantó. Aunque no soy fan de deepnote, es buena herramienta para estudiar estos casos. Mejoraría que no se utilizara la extensión de pandas especificada por el profesor, pero se entiende el punto del curso

Avatar Alfonso Andres Zapata Guzman

Alfonso Andres Zapata Guzman

@AAZG

Excelente curso.

Avatar Nelson Ricardo Ramírez García

Nelson Ricardo Ramírez García

@NelsonRamirez

Gracias por el curso. Me sirvió mucho para ampliar mis conocimientos.

Avatar Raúl Mamani Cusi

Raúl Mamani Cusi

@mc.raul86

Las preguntas del examen sumamente rebuscadas.

Avatar Andres Felipe Sanchez Lopez

Andres Felipe Sanchez Lopez

@andres04250

Bastante contenido compilado en un mismo curso