José Nain Rivera Robles
@ppnainBuen curso


Subtítulos en español
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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
Buen curso
muy corto y por encimita pero al grano y bien explicado.
super entretenido ojala lo puedo poner en practica alguna vez en mi vida laboral
Me gusta que no solo se muestren las herramientas sino se enseñe como funcionan y por que hacen lo que hacen.
GJ
excelente curso
ok. certificado
Excelente curso, los códigos son importantes y entendibles
buen curso teorico, por favor incluir un curso de aplicación avanzada de Regresión logistica y modelos de clasificación
Me gusta el hecho que se acoto y respeto el propósito del curso no se desviaron en temas distintos, tocaron regresion binomial y multiclase, alguno que otro detalle se puede mejorar pero esta serie de contenidos específicos son muy benéficos sobre la generalización que se suele ver
el examen estaba muy basico , y ademas tenia una pregunta super inaccesible copiaron y pegaron pantallasos de las diapositivas en las respuestas.
Corto y conciso, esperemos mas de estos cursos
Lo mejor es el ejemplo que se utiliza.
Estuvo bien para empezar a tener fundamentos de regresión logística
El curso presenta de forma práctica las consideraciones necesarias para iniciar un proyecto de clasificación utilizando regresión logística.
Gracias platzi !!!!