Nivel Básico
28 clases
4 horas de contenido
12 horas de práctica
Agrupa países según métricas económicas y sociales usando clustering con Python y scikit-learn. Aprende a manejar datasets, eliminar duplicados, detectar outliers y normalizar variables. Aplica K-means, clustering jerárquico y DBSCAN.
Clases del curso
K-means
Hierarchical clustering
DBSCAN
Proyecto: resolviendo un problema con clustering
Conclusiones
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Profes del curso
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Proyecto del curso
Clusterización de datos: categorización de países y segmentación de clientes
Crearás un proyecto de datos de países con características socio-económicas similares aplicando K-means, clustering jerárquico y DBSCAN para crear clústeres de datos. Como proyecto final deberás realizar una segmentación de clientes, agrupándolos de acuerdo a sus características de personalidad y comportamiento.
conocimientos previos
- Regresión lineal con Python y scikit-learn.
- Matemáticas para machine learning.
- Fundamentos de machine learning con Python.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 144 opiniones
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Marcos Bernal Romero
@matemarck·
Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Super bueno el curso, el profesor no deja de lado el tema teorico y explica de una manera muy simple conceptos que pueden ser complejos, super recomendado.
Israel Guevara
@israelguevara·
Este curso es muy bueno, no solo para aprender sobre el tema de clustering sino también a temas de programación y estructura de datos con python
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Breve, conciso, y muy bien explicado. Como siempre, excelente profesor. Si uno desea profundizar, puede buscar fuentes por fuera. Este curso es introductorio nivel medio. Muy bien Platzi !!!
Miguel Andres Castro Bocarejo
@macb93·
Otro gran curso de Carlos Alarcón. Me pareció muy fácil de entender como funcionan los diferentes tipo de Clustering con ejemplos prácticos y fáciles de replicar.
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Excelente curso! Se dan ejemplos muy claros
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Jhoan Fernando Patiño Carrillo
@jhn.patino·
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
Tomás Bianco
@tomibianco·
El mejor profesor de lo que va de data science.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
excelente
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·
Gracias Carlos, como siempre tus clases son una de las mejores. Sigue adelante
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Este curso es recomendable para la gente que esta en el mundo de machine learning. Ademas, explican a detalle y con ejemplo de data real el desarrollo de estos.
Pablo Campiño
@pcampo21·
Excelente curso gracias a la metodologia y los ejemplos de las prácticas. El contenido ayuda a entender progresivamente los temas.
@rene.fuquene·
Buen curso
Henry Laguna Carvajal
@henry.laguna·
el conocer clustering y sus diferentes métodos
Juan José Beltrán
@beltranjuanjo.r·
Es un curso muy completo y muy bien explicado
@pfc_perez·
El contenido del curso es muy bueno, regularmente, los cursos se enfocan en aprendizaje supervisado. Este curso es excelente y el profesor explica claramente
David Fernando Parada Brijalba
@Davestats·
Excelente curso
@katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
Juan Sebastian Angel Hidalgo
@juan.angel·
excelente
Natalia Mendez Jaramillo
@2515_techgtc·
Conceptos muy claros y terminología que no conocia muy bien explicada
Horacio Licona González
@horaciolicona0711·
Excelente profesor, realmente me gusta como explica las cosas de una manera tan sencilla las cosas que podrían parecer complejas y detalladamente
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
¡Excelente curso!
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Es un buen curso donde se ve la teoría y la práctica de 3 algoritmos de segmentación K-means, DBSCAN y hierarchical clustering. Con estos algoritmos se puede segmentar clientes de una empresa con objetivo por ejemplo de crear nuevos productos y servicios en función a las necesidades del cliente.
Camilo Ernesto Ardila Franco
@ceardilaf·
.
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevash·
Excelente curso introductorio a Clustering con sklearn. El profesor es muy claro y domina la materia.
Nicolas Castillo Ojeda
@nicolas.castilloo96·
Carlos Alarcón es lo mejor, quisiera felicitar a Platzi y a Carlos por la labor tan bella de enseñanza que llevan a cabo.
Emel GM
@emelgm·
excelente curso y más por el profe Carlos
JOSE DANIEL ALVEAR ACEVEDO
@josestunt95·
¡Excelente curso, lo recomiendo al 100%!
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