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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
Excelente!
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
Genial! Muchos cursos no enseñan a hacer clasificaciones multinomiales. En este caso, es una feliz excepción.
Excelente!
Todo fue excelente, gracias por todo
bien
Maravilloso!!!
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Excelente curso, me gusto muchisimo y excelente profesor.
Muy buen profesor, todo muy claro
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Excelente curso para tener una perspectiva general sobre la Regresión Logística con Python y scikit-learn.
En primer lugar la metodología con el progreso parcial de los temas y después esto aplicado a un proyecto. Segundo, el aporte de los participantes, medio por el cual obtuve actualizaciones y otras experiencias.
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Bien explicado.
Tiene un balance adecuado entre los conceptos teóricos y la práctica. Además, el profesor explica los puntos principales y las aplicaciones del modelo de una forma clara
Profesor excelente
Un muy buen curso, donde te enseñan los conceptos de regresión logística y aplicarlos (regresión binomial y regresión miltinomial), para clasificación por ejemplo, para determinar si un potencial clientes es factible de crédito o no, tomando como input para el modelo de regresión logística variables cualitativas y cuantitativas de la evaluación socioeconómica del cliente.
Muy buena teoría.
excelente curso, excelente temario. excelente facilitador
Excelente curso, buen instructor muy claro.
excelente curso, lo tuve que dar 2 veces el examen, la primera me confié y la segunda vez estaba dándolo y mi bebe se cayó y tuve que llevarlo al hospital
Impresionante el curso, me encantó la didáctica del profesor, los temas tratados estuvieron muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Muy buen curso.
El curso mezcla de excelente manera lo teórico con lo práctico. Además aporta conocimiento valioso en pros y contra de los modelos.
Gran curso, ha sido retador y sé que lo consultaré varias veces pero con lo aprendido aquí he avanzado en mi camino para ser científico de datos.
Cuanto mas avanzo esta todo mas claro. Me encanta las aplicaciones que se puede hacer con las herramientas. ¡Genial!
