Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
Nivel Básico
28 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.
Gilberto Gutiérrez Gordillo
@gilgutgo·La docente explica muy bien el contenido del tema
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·un curso bastante interesante para aprender el funcionamiento de los arboles de decision y como crearlos sklearn
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·Muy bien explicado y te da una fuerte introduccion y base a este tipo de algoritmos de clasificación
Jose Fernando Garcia Marin
@jfgm_333·La profe es genial, muy claro todo
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·Un curso increible, me parecio muy interesante todo lo que podemos hacer con los arboles de decision y los random forest
Claudio Anastacio Mojica Valdez
@cmojicavaldez·Buen docente explica bien paso a paso no se sintió complejo el curso, este tipo de calidad docente y metodología de enseñanza debe prevalecer en platzi
Andrés Felipe Ruiz Medina
@andresfruizmedina·Muy buen curso, cada vez que veo un curso de la escueta de Ciencia de datos entiendo mucho más
Mariano Castelli
@mcastelli3640·Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.
Mauricio Escobar
@mauricios_01·Buen contenido, enfocado al 100% en aprender los conceptos básicos de la implementación de árboles de desición y random forest. En la clase 5, donde se explican los temas de árboles de decisión (al menos a mi) se me hizo un poco confuso dado el ejemplo que se usó como referencia. Quizás otro ejemplo habría aportado más. Agradecería una segunda parte del curso donde se abordaran temas más avanzados. :D
VICTOR HERNANDEZ
@vjhernandez20·Me pareció estupendo, conceptos y ejemplos acertados. Un curso muy bien orientado.
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·Excelente curso!!
Marcela Castaneda
@marcecr2008·De lo mejor, muy bien explicado
FELIX NADER NUÑEZ
@felixnn24381·Obtener una herramienta mas muy util para el trabajo
Julio Leonel Espejo Yañez
@jleonele·Muy buen curso, facil de entender
Gerardo Toboso
@ger1909·Excelente curso!
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·El ejercicio comparativo de árbol de decisión y random forest para mejorar el modelo.
Federico Arias
@f_ariassuarez·Me parecio basico, quizas habria que agregar la parte de hiperparametros
Brian
@briancorreabrazoban·Muy buen contenido y excelente la fortma de explicarlo
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·Excelente
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·excelente
DANIEL ALEJANDRO DELGADO CAICEDO
@DanielDel1009·Me encantó. Brutal, por mucho, sino es el mejor, es de los mejores cursos que he tomado. La profe explica súper súper bien, nada tedioso el contenido.
Aaron Chacon Morales
@aaronrgbwilliam·Buenas explicación y buena base para este nuevo mundo.
Joaquin Andrez Sepulveda Araya
@joaquin08·MUy buen curso, la profesora también super buena. También ayuda mucho tener los cuadernos template para practicar
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·Muy bien dirigido y explicado en Temas y ejemplos
@rdalbarracinc·Hasta ahora la mejor profe de platzi, explica despacio y retoma temas vistos anteriormente, se le entiende todo, y no usa librerías obsoletas. Me hizo interesarme por profundizar en este tema-
LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
@fiyugun·Los Ejemplos de Machine learning siempre salen en un escenario muy ideal, me gustaria hacer ejemplos donde se manejen similares a las reales, con datos que no son faciles de manejar.
Daniel Alberto Paredes Peralta
@dparedes16690·Excelente curso,
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·¡Excelente curso!
