Opiniones del Curso de Regresión Logística - Platzi

Jordi Reig Carruana

Muy bueno!

ANDRES FELIPE ORTIZ ZAPATA

@ing.felipeortiz.z

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.

Isaac Bryan Ascanoa Roncall

@Bryan0101

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.

Eliseo Baquero

@eliseo.baquero

Los desafíos a la hora de entender las diferencias con la regresión lineal

Ana Patricia Pérez Ríos

@anapatriciaperezrios

¡Excelente curso, totalmente didáctico. Gracias!

Daniel Moreno

@damt

Excelente curso para tener una perspectiva general sobre la Regresión Logística con Python y scikit-learn.

Pablo Campiño

@pcampo21

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.

@jav67

Julian Peña Reyes

@julian-pena-reyes

Excelente curso, muy didactico y bien explicado.

David Alejandro Garzon Angarita

@dgarcode

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

@john.castaneda9037

Excelente curso

Fabricio Dupraz

@Fabricio12345

Muyy buen curso! Me encantó la modalidad de trabajo y el profesor tiene mucha facilidad para explicar.

Liza María Cerinza Salazar

@liza.cerinza

buen contenido

Joaquin Andrez Sepulveda Araya

@joaquin08

Buen curso, pero sería ideal que compartan los cuadernos base sin todas las respuestas, además sería ideal que alfinal del curso dejen un ejercisio propuesto, algo del estilo: descargen este data set para aplicar una regresión logística y predecir un resultado en base a "x" datos.

@sandra.posada

Buen curso, un poco pesado y complejo. Pero bien explicado.

Weimar Avendaño Barragán

@weimar.avendano

Bastante claridad conceptos regresión.

Luis Ernesto Domínguez Velásquez

@ldominguez667

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.