Nivel Intermedio
38 clases
4 horas de contenido
16 horas de práctica
Scikit-Learn es una biblioteca de Python que ofrece un conjunto de algoritmos eficientes que pueden ser utilizados para realizar Machine Learning en un ambiente productivo. Con el Curso Profesional de Machine Learning con SciKit-Learn de Platzi aprenderás a implementar los principales algoritmos disponibles en esta biblioteca.
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
¡Comparte tus logros con un certificado!
Cuando termines el curso tendrás acceso al certificado digital para compartirlo con tu familia, amigos, empleadores y la comunidad.
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.
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Opiniones del curso
4.8 · 609 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.
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!!!
jonathan damian peña
@jonathan87·
buen curso, esta interesante el contenido y deja inspirado a ir por mas
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.
Jeison Andres Arias Camayo
@Jeison68·
Excelente profesor, espero podamos tener mas cursos dictados por el, las explicaciones son claras, transmite el mensaje y se nota que posee mucho conocimiento y manejo.
Antonio Demarco Bonino
@antonio-demarco-bonino·
Si, lo recomiendo!!! Es un gran curso, difícil y que te saca de la zona de confort, aunque muy necesario para poder salir adelante.
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.
Anggelo Ivan Cardona Morales
@anggeloko·
muy bien explicado y con ejemplos bastante claros me sentí muy cómodo con el temario
Juan Felipe Rodriguez Valencia
@Jrovez·
Uno de los mejores docentes y de los mejores cursos que he tomado.
Sebastian López
@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
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·
Buenas explicaciones y con buenos ejemplos de principio a fin.
Jacson Enrriquez Alvarez
@jacson-enrriquez-alvarez·
excelente
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
@sandra.posada·
Excelente curso, muy bien llevado y explicado. Explica todo muy bien con los ejemplos, no se queda en la teoría.
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Unos de los mejores cursos de Machine Learning de la escuela de AI.
Andres Espejo
@mrespejo·
Es un buen curso pratico, para poner a prueba lo aprendido en anteriores clases
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Aplicar técnicas de regularización a regresiones
Chuy Mendoza Tovar
@jesus.m.tovar333·
La parte practica donde priorizan algunos modelos.
Oscar Ivan Pachon
@oscar_pachon·
REcorder conceptos tecnicos necesarios para el aprendizaje e inmersipoin en ML
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.
David Fernando Parada Brijalba
@Davestats·
excelente curso y excelente profe 10/10
Christian Julian Acosta Santamaria
@Julian0216·
Excelente Curso donde se evidencia el poder de esta librería y sus diferentes herramientas. Recomendadisimo!!!
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.
Elizabeth Vasquez
@elizabeth.vasquez·
Gracias!
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