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Opiniones
básico
Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.
Platzi Team
Un curso muy necesario para la ruta de machine learning, a pesar de que ya había terminado la ruta, aprendí cosas nuevas no solo del tema como tal, sino también nuevas estrategias para mejorar mis modelos
Curso fantástica,100% recomendado así uno ya sepa ML, de todas formas se pueden aprender algo nuevo
El curso es muy claro y la información pertinente.
Gran Curso
Muy bueno, ejemplos directo al grano y la claridad del profesor al explicar es clave para un mejor aprendizaje.
El curso fue muy bueno, el profesor enseña muy bien y con temas muy actualizados, en si las clases muy entendibles
Uno de los mejores cursos que he tomado, por el contenido, la practicidad con la que explica el profesor y la facilidad para mostrar conceptos difíciles y hacerlos ver fáciles.
El profesor muy clarito
Muy buen curso.
Gran curso, la explicación y práctica de cada tema son claras, concisas, y directas; lo mejor del curso creo, fue la introducción de temas que en cursos previos se omiten, como el balanceo de datos, evaluación de varios modelos combinando distintos parámetros. Este curso es una Joya <3
Muy buen curso, el profesor explica muy bien y no deja de lado la aprte matematica que es muy reelvante en este tipo de modelos
Excelente curso
Excelente curso!
Excelente
En este curso pude aprender los conceptos básicos de la regresión logística. Los cuales fueron explicados de forma clara por parte del profesor.
Genial! Muchos cursos no enseñan a hacer clasificaciones multinomiales. En este caso, es una feliz excepción.
Todo fue excelente, gracias por todo
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
La calidad humana y profesional del profe.
bien
Excelente curso.
No cabe duda porqué el profesor es el Architect de data en Platzi
Maravilloso!!!
Buen curso, con excelentes metodologías para explicar un concepto y luego aplicarlo aun ejemplo. Un punto a mejorar es en profundizar más en la aplicación de datos desbalanceados, se ha visto muy poco, quizás más ejemplos de este tema habrían sido ayuda. Ya que tenemos el modelo entrenado, hizo falta probarlo con datos nuevos (y guardar el modelo). Que si bien lo hice por mi cuenta, habría sido de ayuda hacerlo en clase. Propongo un curso 2.0 que profundice más sobre los temas vistos. Un proyecto de principio a fin donde resolvamos problemas complejos. En lo personal haré esto por mi cuenta, pero no está demás tener la guía del profesor. Gracias. Les regalo un helado 🍦
Excelente curso.
Excelente
Muy bueno!
me gusto mucho este curso, fue conciso con los temas expuestos, y a parte de esto, me encanto el hecho de que primero se explico cada uno de los temas a tratar y se realizaron de forma grafica y a parte de esto se realizo un aplicación de todos los temas aprendidos al final del curso.
Me encanto conocer las diferencias de los metodos a emplear y como estos me puede beneficiar como desarrollador de machine learning. Es lo mejor que pude pasar como programador.
Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal