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
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 · 633 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.
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·
Sin duda, la mejor clase para la estructuración de modelos de inicio a fin, herramientas muy valiosas, sería útil que este profesor dicte más clases en cuanto a fundamentación
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·
excelente curso
Juan Pablo Wilches
@wolverin309·
De las mejores clases de Machine Learning
Ivan Cardenas
@begomx·
Mas cursos como este.
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
muy buen curso, practico, no muy profundo pero que toco temas mas avanzados que los anteriores. Sirve como base para profundizar en otros temas
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Gran curso
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
¡Excelente curso y excelente profesor, por mas cursos como este, el final fue bastante inspirador!
Juan Herrera
@juanherreracolab·
la explicaciones son claras y los ejemplos facilitan aún más el aprendizaje
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un super curso, cuando dice curso profesional es porque asi se siente, realmente es un curso que aunque no esta muy completo, porque si lo estuviera seria de 300 clases, es un curso muy bueno donde se puede ver el alcance del ML, muy recomendado.
@crafpinedoj·
Gran curso sobre estrategias para regularizar datos de manera muy practica.
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Excelente curso! Retrata el trabajo de principio a fin en un proyecto de ciencia de datos. Ojalá, puedan hacer uno así para las series temporales
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente curso, muy completo
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·
muy buen curso apesar de la complejidad
Diego Alexander Chero Olazabal
@alex_069·
Definitivamente el metodo de enseñanza estuvo excelente, este profesor deberia enseñar mas cursos
Joseph Peña Quino
@josephpq·
buen curso
Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
@Osquing·
Excelente contenido, exigente para el aprendizaje pero muy bueno en su profundidad.
Yariela Cota
@yarielacota.eng·
Excelente curso, el mejor que he tomado sobre Machine Learning
Nathalia Ximena Peñaranda Santos
@nathxps188·
excelente curso
Jorge Hernán López
@jhlopezm2·
Excelente profesor. Ojalá hiciera cursos similares en los que pueda profundizar en la explicación de lo métodos y técnicas usadas. Esto nos ayudaría a tener un mejor entendimiento del Machine Learning.
@Andrew.0519·
Sugiero mas cursos con el profe Ariel. Me pareció un crack!
@jose-a-alvarez·
Excelente Profesor.
Ramses Richarte
@univai2005·
aplicar el conocimiento de una forma profesional fue lo mejor
@rene.fuquene·
Excelente curso muy completo
Sebastian Lopez Acero
@sebastian_lopez·
Uno de los mejores cursos de Platzi respecto al tema, me encanta la sección especial que tiene para explicar como sacar a producción el código
Juan De Dios Cobos López
@juandedioscobos·
Excelente docente, me dejo impresionado, es el docente que mas me ha agradado en la ruta que estoy cursando
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·
Buenas explicaciones y con buenos ejemplos de principio a fin.
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
Excelente curso, me gusto muchisimo
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
69 horas
19 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Machine Learning Engineer
158 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Machine Learning y Matemáticas con Python
27 horas
8 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
Ruta
Data Scientist con Python
90 horas
16 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
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