Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91Excelente!
Opiniones del Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn
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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
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Luis Alberto Jaramillo Sevilla
@luis.jaramillo.sevilla560Todo fue excelente, gracias por todo
Luis Leandro Leones
@leandroleonesExcelente curso. Bastante práctica lo que es ideal para practicar y aprender ⭐!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984La calidad humana y profesional del profe.
Yael Ramírez
@yaelrmzNo cabe duda porqué el profesor es el Architect de data en Platzi
Nathalia Ximena Peñaranda Santos
@nathxps188Maravilloso!!!
Martin Javier Gamboa Guzman
@martingg04Muy buen profesor, todo muy claro
Jordi Reig Carruana
@JordilotMuy bueno!
Que nos muestren la apllicacion del modelo, y nos den el material (codigo) es de mucha ayuda para entender bien y rapido
Eliseo Baquero
@eliseo.baqueroLos desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal
Ana Patricia Pérez Ríos
@anapatriciaperezrios¡Excelente curso, totalmente didáctico. Gracias!
Pablo Campiño
@pcampo21En 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.
Sebastian López
@sebastian_lopezExcelente 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?
sebastian godoy ureta
@Loco45Estuvo bien la clase. Mas allá que eso, soy yo que debo mejorar
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John Castañeda
@john.castaneda9037Excelente curso
Fabricio Dupraz
@Fabricio12345Muyy buen curso! Me encantó la modalidad de trabajo y el profesor tiene mucha facilidad para explicar.
Buen curso, un poco pesado y complejo. Pero bien explicado.
Diego Armando Alvarez Duque
@dimika871988excelente
Juan Rodríguez
@Jrod29Todo es excelente en este curso!
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667Un 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.
Nagcely Mendoza
@NagcelyExcelente curso para evaluar un modelo de regresión lineal, entendiendo qué es y cuando utilizarlo.
Yonatan Lopera Baena
@think4270.ylbExcelente el profe
Yeison Adolfo Yepes Avendano
@yeaya_ye6285Excelente y magristral la forma de explicar la parte teórica y la facilidad para aplicarla
Excelente curso
William Camilo Correa Sandoval
@williamccsExcelente curso. Cursos como esté me motivan cada vez más.
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendozaMuy buenos ejemplos con mucho enfoque con respecto al tema
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo¡Excelente curso!
Luis Rayas
@luisrayas2000M uy recomendado, ya que te da las bases para seguir entendiendo los distintos tipos de algoritmos de machine learning