Alfonso Cervantes Maldonado
@alfonsocm·
Muy buen curso, práctico y concreto
Nivel Intermedio
21 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
Construye modelos de regresión lineal con Python y scikit-learn. Analiza datos, entrena y evalúa modelos, y mejora tus predicciones eliminando variables innecesarias. Aprende a usar métricas y técnicas avanzadas para optimizar resultados.
Irving Hernández
@irving.hernandez.ag·Excelente curso introductorio. Te deja con sólidas bases
Bryan Castano
@Beaunix·Excelente curso , muy bueno, el profesor explcia bien, se parende tanto la teoria como practica de LinearRegression y los dataset son muy conocidos .
Madison Eduardo Herrera Carrión
@madison-eduardo·Gran curso, me encanto el hecho de ir tipeando el código a la par con lo que el profe iba explicando
Guillermo Palacio
@gapalacic·.
Jorge Armando Villalba Vidales
@joavillalbavi·muy buen curso, los ejercicios que plantea son muy prácticos a la hora de entender la temática.
Luis Pinzon
@luis.pinzon·Muchas gracias, el curso se entiende a la perfeccion, sin embargo, para estudiar de vuelta, seria chevre tener el resumen escrito de las clases.
Andres Martin
@acmartinn94·muy buen curso
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·Muchas gracias Team Platzi por el contenido tan claro. Los temas de regresión lineal, análisis de datos y métricas de evaluación me han sido de gran ayuda. Ahora tengo una base sólida para entender cómo preparar los datos, construir un modelo de regresión y, lo más importante, cómo utilizar métricas como R2 y MSE para evaluar su rendimiento.
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·excelente
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·Muy buen curso, solo me hubiera gustado que el profesor hubiera sido mas riguroso en las matemáticas.
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·un curso bastante interesante para aprender sobre como funciona la regresion lineal en los modelos supervisados y como se implementa con sklearn
Juliana Castillo Araujo
@julianacastilloaraujo·Excelente, gracias a este curso pude realizar mi proyecto
Luis Horacio Ríos Carrillo
@luis.h.rios.c·Gran curso!
Jose Fabricio Rodriguez Sanchez
@jf-02·Que bueno sería ver un curso mas avanzado, esta información es muy importante
Antonio Ramón Molina Simancas
@amolinasimancas·Buen curso, es básico pero va al grano!
Daniel Cardona Velasquez
@dacardonave·Excelente curso introductorio a las técnicas de regresión con Python
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·Excelente!
César Alejandro Ortiz Sánchez
@c0o01y3·Excelente
Ricardo Gomez
@ricagomeg·Excelente
Jose Rodriguez
@Joseroje·Me gusto el curso, directamente a la practica, deberian actualizar o al menos colocar en los recursos o comentarios cuando halla librerias que estan desactualizadas, fue lo mas complicado
Juan Fonseca
@Scorpionsjc·excelente
Francisco Borrero
@franciscob0809·Está perfectamente explicado qué es una regresión lineal, qué herramientas estadísticas hay en su uso, cómo crearlo usando Python y cómo evaluarlo usando residuales. Todo ello hace que sea fácilmente aplicable.
Andres Montes
@Andres.Montes·entender mas a fondo la libreria de sklearn comprendiendo que hace cada cosa que se vio
Ing. Oscar Javier Quintero Salazar
@Osquing·Muy buen curso para aprender regresion lineal.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·Excelente el contenido, y la metodología del curso es una experiencia motivante para seguir indagando en los temas.
Antonio Demarco Bonino
@ademarcoboninogmail.com·Es un gran paso en mi carrera de data science! A seguir creciendo en el mundo de los datos.
Adrian Lima
@adrianlima3·Excelente el profesor, muy didáctico
Enrique Jiménez Téllez
@enriquejimneztllez·Buen curso
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·muy bueno
