Nivel Intermedio
38 clases
4 horas de contenido
16 horas de práctica
Desarrolla proyectos de Machine Learning profesionalmente con Scikit-Learn. Aprende desde la configuración del entorno, a implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y optimización. Lleva tu modelo a producción con una API Flask.
Clases del curso
Iniciar un proyecto con sklearn
Optimización de features
Regresiones robustas
Métodos de ensamble aplicados a clasificación
Clustering
Optimización paramétrica
Salida a producción
Certificado digital
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Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Implementación de regresión robusta
Usando el dataset del índice de felicidad aprenderás a limpiar y transformar datos atípicos para procesarlos por medio de un regresión robusta.
Opiniones del curso
4.8 · 611 opiniones
Alfonso Andres Zapata Guzman
@AAZG·
Excelente, quisiera que sacaran la parte dos de este curso, enfocado en la libreria auto-sklearn, y se desarrollaran temas como: Una vez ya tengo mi modelo activo, y puedo hacer predicciones con el, como hago para que los datos nuevos que vayan lleganddo y se vayan prediciendo, vayan formando parte de los datos de entrenamiento del modelo, para que este actualizado, en su ddefecto casa cuanto o como reentrenar, cuales son los metodos de reentrenamiento usados, o si no se realiza de la manera anterior, en su defecto como hago para que aparte de ya predecir con el entrenamiendo inicial, vaya aprendiendo conforme predice y no sea un modelo estatico.
jonathan damian peña
@jonathan87·
buen curso, esta interesante el contenido y deja inspirado a ir por mas
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso. Concreto y con todos los componentes importantes para usar modelos de ML. Felicitaciones a Ariel.
Diego Alexander Chero Olazabal
@alex_069·
Definitivamente el metodo de enseñanza estuvo excelente, este profesor deberia enseñar mas cursos
Yariela Cota
@yarielacota.eng·
Excelente curso, el mejor que he tomado sobre Machine Learning
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso, saludos.
Carlos Mario Osorio Jimenez
@coordinador.calidad9909·
Claro y directo conlos ejemplos
Carlos Perilla
@carlos7736·
Un curso muy practico, aunque falta cierta base teórica, y hay algunos errores que pudieron ser evitables.
@Andrew.0519·
Sugiero mas cursos con el profe Ariel. Me pareció un crack!
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
scikit learn es una herramienta muy completa para el análisis de datos, realmente es muy importante contar con ella, excelente curso
Daniel Moreno
@damt·
Excelente curso, representa un antes y después en el desarrollo de proyectos de ML.
Sergio Mora
@swer07·
Es un curso con mucho valor, me ayudo a aclarar muchos conceptos y verlo desde el punto practico
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·
Buenas explicaciones y con buenos ejemplos de principio a fin.
Daniel Esponda
@daniel.esponda.0·
Es el primer curso dirigido a producción que he recibido hasta ahora, me pareció genial todas las funcionalidades mostradas; me habría gustado más si se hubiese realizado una práctica final más profunda, en donde se contemplara todo lo aprendido, sin embargo, queda todo listo para hacerlo. Excelente curso.
Ferney Mauricio Calderon
@ferneycalde·
Bucaramanga siempre sacando la cara para bien, excelente
Joaquin Andrez Sepulveda Araya
@joaquin08·
Excelente curso, además termina la última parte enseñando como organizar un proyecto real.
@sandra.posada·
Excelente curso, muy bien llevado y explicado. Explica todo muy bien con los ejemplos, no se queda en la teoría.
@nestor.zapata.sanchez·
Profesor explica excelente el tema, se nota que tiene conocimiento aunque deberían decir desde el principio que deben realizar el ejercicio en Visual Studio para no llegar al final y darse cuenta que si lo hizo en colab o en otro gestor no va a poder finalizar.
David Hernando Henao Marulanda
@david-hhenao·
Excelente metodologia
Weimar Avendaño Barragán
@weimar.avendano·
Muy claros los conceptos. Gracias
Emel GM
@emelgm·
buen curso
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Aplicar técnicas de regularización a regresiones
Chuy Mendoza Tovar
@jesus.m.tovar333·
La parte practica donde priorizan algunos modelos.
Giocrisrai Godoy Bonillo
@giocrisrai·
Excelente contenido de los mejores sin duda lo recomendaria muchas veces me encanto que luego de prototipar se generara la arquitectura para poner en producción creo que muchos cursos deberian tener este mismo formato
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-m·
Uno de los mejores cursos que he tomado aquí en Platzi, en cuanto a metodología, práctica. Lo seguiré consultando y espero tomar mas cursos del prof. Ariel Ortiz, es un verdadero crack.
Juan Santiago Gutierrez Estrada
@jsgutierreze·
Excelente curso, el profe no solo domina muy bien el tema, sino que además estructuró el curso de una manera adecuada, entendible y muy acertada.
Samit Arias
@samoarm·
Excelente curso de Sklearn, el maestro tiene una buena ruta en torno a toda la ciencia de datos.
Camilo Andrés Hurtado Erasso
@camihurs·
De los mejores cursos de ML que he encontrado, porque explica desde la configuración del entorno hasta la salida a producción básica usando Flask
Federico Mario
@fedemario1998·
Me hubiese gustado que el proyecto final fuese más largo/complejo. De todas formas, el método de enseñanza de este curso y como está organizado, me pareció de lo mejor que vi hasta ahora. Muy bueno!
Pablo Sánchez
@lpablosanchezr·
Es un buen curso, el profesor explica de manera clara todo además de que entrenido de ver como explica y muestra los temas. Lo único malo es que la comunidad es un tanto pequeña, y no hay tantos aportes ni personas que respondan las dudas, ojala le dieran más promoción a este curso.
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