
Brayam Esparza
@Brayam_EsparzaDe los mejores cursos, ameno, digerible, y practico
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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
De los mejores cursos, ameno, digerible, y practico
Muy buen curso.
Recomendado
Los ejemplos y la actitud del profesor
Muy interesantes los datasets utilizados
Excelente profesor , explica todom} muy "desmenuzado" , muy bien
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, 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 clase de Carlos! me pareció muy fácil de entender con los ejemplos entregados.
Excelente!
Excelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
Excelente curso.
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Excelente profesor!
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, me gusto muchisimo y excelente profesor.
Muy bueno!
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal
¡Excelente curso, totalmente didáctico. Gracias!
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.
Excelente curso de regresión lineal usando python con scikit-learn, gracias.
Excelente profesor, y muy buen curso, me hubiera gustado más ejemplos de la vida real, es decir en un entrono de trabajo, se usan los datos, se hace el proceso... y que sigue despues?
Estuvo bien la clase. Mas allá que eso, soy yo que debo mejorar
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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
Excelente curso