JORGE ENRIQUE PORTELLA CLEVES
@jorge.portela-cleves·
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Nivel Básico
20 clases
3 horas de contenido
16 horas de práctica
Aprendé los fundamentos del Machine Learning con Python a través de ejemplos claros, ejercicios prácticos y un proyecto real. Explorá datos, preprocesalos y construí tu primer modelo de regresión lineal para predecir resultados deportivos. Usarás herramientas como Pandas, NumPy, scikit-learn y Jupyter, entendiendo paso a paso cómo funciona un pipeline de ML.
Samuel Esteban Ibanez Zarate
@samuel.ibanez·El ejemplo
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·Muy buena explicación, ejemplos claros y recursos muy valiosos.
Angie Paola Quintero Abril
@angie.quintero226·Buen contenido
Pedro Bustamante
@k3rnel_p4nic·Es una introducción amena con buenos ejemplos para introducir conceptos de forma gradual y el porqué son importantes y útiles en entornos prácticos y facilmente seguibles desde la analogía de Futbol usada en este curso
Moises Bravo
@moises-bravo·Muy bueno
Adán Gabriel Menacho Menacho
@amenacho·Me gusto bastante el material de este curso ya que se ve de todo un poco y ademas se explica la razon de cada cosa.
Emiliano Gonzalez Velazquez
@roberto.emiliano.gv31·todo 👌
Juan Felipe Hernandez Giraldo
@juanfelipe041·Uno de los mejores cursos que he visto
