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 Angel Dario Bublitz

Angel Dario Bublitz

@dariobublitz

Excelente curso. Muy claro y didáctico. ¡no te lo pierdas!

Avatar ariel diaz

ariel diaz

@adiazmerlo

Excelente, muy contento con el contenido.

Avatar David Gabriel Luna Pérez

David Gabriel Luna Pérez

@xeurop343

Muy buen curso

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 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 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 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 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 Andres Felipe Sanchez Lopez

Andres Felipe Sanchez Lopez

@andres04250

Bastante contenido compilado en un mismo curso

Avatar Mauro Benito Montoya Arenas

Mauro Benito Montoya Arenas

@MauroMontoyaArenas

Pudo haber sido explicado mejor. Creo que le faltaron mas horas de contenido. Igual fue un buen curso

Avatar Raúl Mamani Cusi

Raúl Mamani Cusi

@mc.raul86

Las preguntas del examen sumamente rebuscadas.

Avatar Giovanny Steven Borrero Hurtado

Giovanny Steven Borrero Hurtado

@geovannyborrero

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.