Opiniones del  Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

Opiniones del Curso de Regresión Lineal con Python y scikit-learn

Nivel Intermedio
21 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica

Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.

  • Irving Hernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Irving Hernández

    @irving.hernandez.ag·

    Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases

  • Alfonso Cervantes Maldonadohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Alfonso Cervantes Maldonado

    @alfonsocm·

    Muy buen curso, práctico y concreto

  • IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ

    @ivaxrubex·

    Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.

  • Oscar David Bocanegra Capearahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Oscar David Bocanegra Capeara

    @David_Bocanegra·

    un curso bastante interesante para aprender sobre como funciona la regresion lineal en los modelos supervisados y como se implementa con sklearn

  • Juliana Castillo Araujohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Juliana Castillo Araujo

    @julianacastilloaraujo·

    Excelente, gracias a este curso pude realizar mi proyecto

  • Luis Horacio Ríos Carrillohttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

    Luis Horacio Ríos Carrillo

    @luis.h.rios.c·

    Gran curso!

  • Jose Fabricio Rodriguez Sanchezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Jose Fabricio Rodriguez Sanchez

    @jf-02·

    Que bueno sería ver un curso mas avanzado, esta información es muy importante

  • Patricio Sánchez Fernándezhttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

    Patricio Sánchez Fernández

    @patricio.sanchez.fernandez·

    Muy buen curso.

  • Javier Martínez Gonzálezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Javier Martínez González

    @javiermargon·

    Muy buen curso introductorio a ML!!!!

  • Orlando Ramirezhttps://static.platzi.com/media/flags/VE.png

    Orlando Ramirez

    @orlandoramirez·

    Se podría actualizar este curso, pero realmente ha sido muy bueno

  • Nery Fuenteshttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

    Nery Fuentes

    @nery.fuentes·

    Excelente curso :)

  • Mathew Fuenteshttps://static.platzi.com/media/flags/GT.png

    Mathew Fuentes

    @maticus.15.1·

    Excelente curso

  • Andrés Felipe Ruiz Medinahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Andrés Felipe Ruiz Medina

    @andresfruizmedina·

    Excelente curso, al inicio un poco enredado si no se conoce del tema pero poco a pco el profesor va explicando muy bien

  • Daniel Cardona Velasquezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Daniel Cardona Velasquez

    @dacardonave·

    Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python

  • César Alejandro Ortiz Sánchezhttps://static.platzi.com/media/flags/US.png

    César Alejandro Ortiz Sánchez

    @c0o01y3·

    Excelente

  • Jose Rodriguezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Jose Rodriguez

    @Joseroje·

    Me gusto el curso, directamente a la practica, deberian actualizar o al menos colocar en los recursos o comentarios cuando halla librerias que estan desactualizadas, fue lo mas complicado

  • Juan Fonsecahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Juan Fonseca

    @Scorpionsjc·

    excelente

  • Capital Humanohttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Capital Humano

    @Capitalhumano1·

    bueno

  • RENÉ CARDOSOhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    RENÉ CARDOSO

    @rcardosob·

    Excelente curso. Excelente profesor. Explica de forma muy sencilla. Aunque no profundiza en demasía, me gustó mucho el curso. De uno depende la profundización.

  • Francisco Borrerohttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Francisco Borrero

    @franciscob0809·

    Está perfectamente explicado qué es una regresión lineal, qué herramientas estadísticas hay en su uso, cómo crearlo usando Python y cómo evaluarlo usando residuales. Todo ello hace que sea fácilmente aplicable.

  • Sandra Vega Contrerashttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    Sandra Vega Contreras

    @sandravega825·

    Excelente el contenido, y la metodología del curso es una experiencia motivante para seguir indagando en los temas.

  • Antonio Demarco Boninohttps://static.platzi.com/media/flags/UY.png

    Antonio Demarco Bonino

    @ademarcoboninogmail.com·

    Es un gran paso en mi carrera de data science! A seguir creciendo en el mundo de los datos.

  • Adrian Limahttps://static.platzi.com/media/flags/ecuador.png

    Adrian Lima

    @adrianlima3·

    Excelente el profesor, muy didáctico

  • Daniel da Silva Jarquehttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

    Daniel da Silva Jarque

    @ddasilvajarque·

    Gracias a al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.

  • Mauricio Davila Rafescahttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

    Mauricio Davila Rafesca

    @davil_r·

    ¡Excelente curso!

  • Enrique Jiménez Téllezhttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

    Enrique Jiménez Téllez

    @enriquejimneztllez·

    Buen curso

  • David Salazar Saldarriagahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    David Salazar Saldarriaga

    @dsalazarsa·

    muy bueno

  • https://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    @ljmartinezm·

    Lo mejor del curso es entender el funcionamiento de una regresión para de esta forma, entender los resultados y saber cómo mejorarlos

  • Elío Diezhttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

    Elío Diez

    @eliodiez·

    Muchísima claridad en las explicaciones y mucho orden en los notebooks. ¡Buenísimo!

  • ricardo andres naranjo loaizahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

    ricardo andres naranjo loaiza

    @chitara44·

    el modelo de enseñanza involucrando ejemplos hace mas efectivo el proceso de enseñanza