
Luis Francisco Rascón Carrasco
@luisrasconMuy buen curso corto para llevar a la práctica la regresión lineal con scikit-learn
337
Opiniones
intermedio
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.
Luis Fernando Laris
Senior Data Scientist en Baubap
Muy buen curso corto para llevar a la práctica la regresión lineal con scikit-learn
Algo complejo para mí este curso, lo repsaré las veces que sean necesarias, pero me siento contento por como mi formación como Data Scientist va tomando forma 😎
Me gustaría saber que pasa luego con el modelo, como podemos llevarlo a nuestra labor diaria, osea , ya probamos el modelo, entonces para nuevos datasets como funciona, que se hace luego, etc.
los ejemplos son explicados de forma clara por parte del docente
Bastante buen curso. Podria ser mas profundo y explicado en cada paso de manera mas detallada
práctico en el uso de las herramientas. Siento que falto mostrar bases estadisticas más fuertes
El curso es bueno, pero me parece que por lo menos dentro de la escuela de datasciencie con python, es muy basico frente a lo que hemos pasado en cursos anteriores.
Buen curso, pero creo que hace falta ser más explicativo a detalles, por ejemplo como ejecutar el modelo con datos nuevos y hacer uso ya del model entrenado, fuera de eso, me parecio un buen curso y aprendí muchas cosas <3
Muy buen curso, mi comentario es buscar ejemplos de la vida real empresarial
Explicar mejor algunas partes del código
es basico, amerita mas rigurosidad estadistica
Un curso algo complejo en algunas partes pero interesante.
La informacion presentada fue buena, sin embargo se espera que no se cometan tantos errors de typo para asi ayudar a agilizar el aprendizar, ya que en mi caso digito el codigo de forma paralela al momento de ver el video
gracias por el curso
listo
Sería bueno actualizar el curso porque hay nuevas librerias más eficientes para hacer el trabajo. librerías como import statsmodels.api as sm import statsmodels.formula.api as smf Genera un summary() directo y más completo. Además agregar otros indicadores de ajuste del modelo y profundizar en las técnicas regularización.
Es un curso corto pero sustancioso, el profe explica bastante bien.
Hay alguna librerías que están en defesado, necesita una actualización o como mejorar el tema... eso si, no es el problema del docente, sino que esta desactualizado sobre todo el "from regressors import stats" que a traído muchos problemas.... todo lo demás esta bien.
EL CONOCER SOBRE RERESION LINEAL
Poder entrenar un modelo lineal con datos reales
Sería bueno ver regresiones logísticas y penalizadas en un segundo curso. Además, hay librerías desactualizadas
Por favor incluir nuevos cursos avanzados en estos metodos ML.
Fantastic!
Buena metodologia empleada en el curso pero en algunos temas no se ahondó lo suficiente para su mayor entendimiento
la simpleza
estuvo bien
Excelente curso
para ser un curso de regresión hace falta más énfasis en temas como: heterocedasticidad, endogeneidad, multicolinealidad, correlación serial, etc.
EL curso esta muy bueno pero creo que esta demas ya que es un curso mixto, aunque me gusto
Buen curso, los tomas fueron interesante y sobre todo aplicables, ambos proyectos fueron bastante buenos. Sin embargo no me gustó del todo algunas explicaciones del profesor, varios de las explicaciones no fueron concisas.