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 · 628 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.
Andres Martin
@acmartinn94·
excelente curso, me fustaria mas actividades extras en las cuales pueda aplicar mi conocimeinto o lo aprtendido
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
Francisco Diaz
@frandiaz1·
El profesor Ariel explica excelentemente, se ve su alta experiencia en el tema.
Ricardo Ruiz
@rruiber·
Muy buen curso. Siento que faltó la interpretación en lenguaje sencillo y natural de los resultados obtenidos de la implementación de los modelos. Nos quedamos con las métricas y resultados en lenguaje técnico (más difíciles de comprender e interiorizar).
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Pedro Esteban Millán Parra
@premisa34·
Es un muy buen curso, lo recomiendo 100%, el profesor es bueno y es la mejor para aprender sobre Machine Learning, bendiciones y éxitos!!!
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso. Concreto y con todos los componentes importantes para usar modelos de ML. Felicitaciones a Ariel.
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·
muy buen curso apesar de la complejidad
Diego Mario Corzo Fajardo
@dcorzo·
Lo que me gustó fue el orden en el que presentó los temas y las sugerencias que el docente dio en los temas tratados
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.
jabes nestor frias martinez
@jabesnestorfriasmartinez·
buen curso
Nathalia Ximena Peñaranda Santos
@nathxps188·
excelente curso
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Muy buen curso, tiene un contenido completo de ML
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
scikit learn es una herramienta muy completa para el análisis de datos, realmente es muy importante contar con ella, excelente curso
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
@carlos.alberto.diaz·
Excelente curso.
Juan Sebastian Bonilla Sanchez
@juan.bonilla·
El curso es muy practico y requiere usar mucho tanto la memoria de los terminos como la logica al implementar nuevos modelos.
Alexander Andrade
@alexanderandrade.ec·
Excelente resumen de las técnicas más utilizadas en el mundo de Ciencia de Datos y su implementación mediante Scikit Learn
@katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·
Excelente curso, me gusto muchisimo
Luisa Fernanda Leguizamón Bayona
@luisa.leguizamon·
El profesor explica muy bien y los recursos están muy bien organizados. Gracias
David Hernando Henao Marulanda
@david-hhenao·
Excelente metodologia
Emel GM
@emelgm·
buen curso
EDUARDO FLORES
@eduardoflores1501·
Muy practico para iniciarse en este mundo del machine learning
Eduardo Carrillo
@eduardocabo742·
enmarca todos los conceptos principales del machine learning que por experiencia en el mundo laboral uno usa. Recomendado!!
Sebastian Gaviria
@sebasga_79·
Excelente curso, y excelente profesor. 100% recomendado.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
71 horas
20 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.
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Data Scientist con Python
94 horas
17 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.
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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.
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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 con Python
27 horas
7 Profes
Aprende y aplica tus conocimientos para desarrollar soluciones avanzadas. Domina las habilidades necesarias para crear modelos de ML efectivos.
Comunidad
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