Carlos Enrique Cervantes Aguilar
@carlos27.10.98Está muy lleno de información, en veces cuesta seguirlo pero con muy interesante.
89
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
Está muy lleno de información, en veces cuesta seguirlo pero con muy interesante.
Muy buen curso, y hacer los dos en conjunto es un plus
Excelente profesor
Impresionante el curso, me encantó la didáctica del profesor, los temas tratados estuvieron muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Excelente curso, mucha calidad en el contenido
Hace falta más explicacion teórica de los algoritmos, pero en general muy interesante el curso.
Excelente curso
fue muy gratificante aprender todas estas nuevas tectinas de como imputar valores faltantes,aunque me costo un poco la verdad me gusto mucho
Excelente
Excelente contenido su serie de cursos muy útiles para el desarrollo de proyectos
Excelente curso, se los recomiendo en general
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.
guapo
Fue un curso excelente conocer los diferentes métodos de imputación fue algo grandioso
Este curso es realmente muy completo, ye te brinda todo el contenido necesario para usar diferentes métodos de imputación de datos
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.
lo que mas me gusto fueron los ejemplos utilizados, ya que me ayudaron para aplicar los conceptos en datasets con las que trabajo actualmente
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.
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
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
Excelente curso.
Las preguntas del examen sumamente rebuscadas.
Gracias por el curso. Me sirvió mucho para ampliar mis conocimientos.
Muy bien explicado el tema aunque el material de recursos se queda corto y deepnote presento algunos errores al principio.
Importante tema, lo único es que a veces hay herraientas que no se logran descargar.
Muy claro y específico.
Bastante contenido compilado en un mismo curso
Pudo haber sido explicado mejor. Creo que le faltaron mas horas de contenido. Igual fue un buen curso