
Dayta Scientist
@dayta.scientistBastante buen curso. Podria ser mas profundo y explicado en cada paso de manera mas detallada
341
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
Bastante buen curso. Podria ser mas profundo y explicado en cada paso de manera mas detallada
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.
es basico, amerita mas rigurosidad estadistica
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
listo
NA
Buen curso, bien explicados los fundamentos.
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.
la simpleza
los ejemplos son explicados de forma clara por parte del docente
El contenido fue muy completo, sin embargo algunas instrucciones ya no estan actualizadas y no funcionan a dia de hoy, tampoco se profundizo en algunos temas como en la estandarización y en el pronostico de nuevas variables para x_test. Aun asi fue un buen curso y enseña nuevas formas de utilizar sklearn