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 · 630 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.
Alejandro Guarín
@dguarin6483·
Nice
Andres Martin
@acmartinn94·
excelente curso, me fustaria mas actividades extras en las cuales pueda aplicar mi conocimeinto o lo aprtendido
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Gran curso
Paola Alapizco
@pahoalapizco·
Excelente curso de Machine Learning, va directo al grano, acompaña teoría con práctica, ojala lancen más cursos con el profesor Ariel Ortiz!!!
Marlon Fernando
@fenilenvinileno97·
Da mucho poder saber que los modelos de ML se pueden exportar y construir apps a partir de ellos. Excelente curso!
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
¡Excelente curso y excelente profesor, por mas cursos como este, el final fue bastante inspirador!
Francisco Diaz
@frandiaz1·
El profesor Ariel explica excelentemente, se ve su alta experiencia en el tema.
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Muy buenas explicaciones por parte del profesor.
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.
Gabriel Andrés Alzate Acuña
@Gabeto·
El profesor es excelente, la organización y forma de llevar la dinámica es demasiado buena.
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
Me pareció un gran curso! Ariel explica muy bien y me gusta que también da una introducción a como desplegar los modelos en un ambiente de producción y como estructurarlos de forma profesional!
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Ricardo Gomez
@ricagomeg·
Excelente curso, muy completo
Isaac Ramirez
@ulisac0426242·
bien
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Excelente la dinámica del curso, y lo más importante el acercamiento a la ejecución en producción de un proceso ML.
Joseph Peña Quino
@josephpq·
buen curso
Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
@Osquing·
Excelente contenido, exigente para el aprendizaje pero muy bueno en su profundidad.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
Excelente
jabes nestor frias martinez
@jabesnestorfriasmartinez·
buen curso
Anggelo Ivan Cardona Morales
@anggeloko·
muy bien explicado y con ejemplos bastante claros me sentí muy cómodo con el temario
@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
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Un curso muy completo. Bien explicado. Un gran profesor. super recomendado.
@jose-a-alvarez·
Excelente Profesor.
Pablo Campiño
@pcampo21·
Fue excelente la metodología, el contenido y experienciias transmitidas del Profesor Ariel Beltrán. Muy amena las clases. Ariel demostró experiencia y todos los contenidos cada uno con prácticas. Platzi: El profesor Ariel es realmente un referente de cursos, en cuanto organización, impecable el desarrollo, claridad y excelentes explicaciones, permanentes recomendaciones y no escatimar el recordar aspectos aunque ya se hayan visto.
@rene.fuquene·
Excelente curso muy completo
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
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.
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.
Ruta
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
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.
Ruta
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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