Manuel Castellanos Barrera
@mcastellanos6618·
Buen curso!
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.
Uriel Aguilar Mauricio
@aguilaruriel368·Es genial el curso.
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·Muy buena explicación, ejemplos claros y recursos muy valiosos.
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
Carlos alberto Bustos acevedo
@carlosa.bustosa·Excelente super practico
Josfren Aldama
@aldamajosfren·Lo mejor de este curso es como se aplico Machine Learning a partir de una estadisticas de futbol y desarrollo los distintos modelos de ML. Excelente
Jesus Eduardo Castillo Saavedra
@edward117·Me encanto mucho el curso, muy fundamentar antes haber completado la ruta de fundamentos porque aplica muchas matemáticas de estadísticas descriptiva y inferencial y probabilidad, que puede que si ya las conoces no te resulte difícil de entender, pero si vas comenzando, si o si debes completar la ruta de fundamentos. Puntos que si seria bueno tomar en cuenta. utilizaba datos de manera global y en este caso se necesitaba que se enfocara en Cebollitas FC
