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
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
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.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 159 opiniones
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Adriana Villalobos
@pixelciosa·
Me gustó mucho el orden, ritmo y nivel de detalle de este curso, aprendí mucho y el profe es excelente.
Steban Cadena
@steban_ca·
Buen curso, temas interesantes. Brinda buenas bases para aprender sobre clustering.
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
La comparación entre los distintos métodos aprendidos. Es un curso muy completo
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Muy buen curso
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Felipe mejia
@mejiauribef·
La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
Marcos Bernal Romero
@matemarck·
Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Nery Fuentes
@nery.fuentes·
Excelente curso :)
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.
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 !!!
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso, Carlos explica con mucha claridad. Tuvo un buen balance conceptual y aplicado.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
Jhoan Fernando Patiño Carrillo
@jhn.patino·
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
Cristian perez
@crojo13·
de los m,ejores de la ruta
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Alejandro Collado Valverde
@alecollado12·
De las mejores clases, el profe lo hace super simple y ameno
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso. Saludos.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
excelente
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·
Gracias Carlos, como siempre tus clases son una de las mejores. Sigue adelante
Sergio Mora
@swer07·
Me encanto el curso porque la puntualidad del tema, las ventajas las explica de forma muy clara . Creo que se puede profundizar un poco algunos casos de uso ya que he visto que el hysterical cluster puede ser limitado
Felipe Antonio Rodríguez Burgos
@ferobu·
Lo mejor fue lo aprendido: Que es la clusterizacion, preparar y limpiar datos, evaluar resultados con coeficiente de silueta, que es k-means, dbscan, clustering herarquico
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.
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Buena clustering
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Excelente curso, mas cursos por favor
Sebastian Lopez Acero
@sebastian_lopez·
Uno de los mejores cursos, aun creo hace falta ejemplos del mundo real, terminar el ejercicio con una aplicación practica laboral
Henry Laguna Carvajal
@henry.laguna·
el conocer clustering y sus diferentes métodos
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·
Excelente
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