
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
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.
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.
4.8 · 155 opiniones


FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)


Jason Sepulveda
Muy buen curso, estructurado y explicado con ejemplos


Steban Cadena
Buen curso, temas interesantes. Brinda buenas bases para aprender sobre clustering.

Alejo Cuello
La comparación entre los distintos métodos aprendidos. Es un curso muy completo


Juan Pablo Lopez Mejia
Excelente curso


Patricio Sánchez Fernández
Muy buen curso.

Nicolas Urrego
Que bien se explica cada tema. Excelente profe!


Javier Valera
El curso es excelente. Carlos Alarcón tiene excelente nivel científico, técnico y Pedagógico


Luis Alberto Jaramillo Sevilla
Excelente curso, graciassss


Jorge Miguel Diaz
Maravilloso curso, el profe explica de forma excelente!


Esteban Navarro Díaz
Excelente curso! Se dan ejemplos muy claros


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!


JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
La calidad humana y profesional del profe.


Tomás Bianco
El mejor profesor de lo que va de data science.


Alejandro Collado Valverde
De las mejores clases, el profe lo hace super simple y ameno


Mariano Gonzalez
Excelente curso. Saludos.


Jennifer Paola Blanco
Excelente curso, este tema de ML me gusta mucho y estoy aprendiendo un monto. Carlos es excelente docente


Sergio Mora
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


Alan Stiven Camacho Restrepo
Buena clustering


Pablo Campiño
Excelente curso gracias a la metodologia y los ejemplos de las prácticas. El contenido ayuda a entender progresivamente los temas.


Buen curso


Juan José Mamani Tarqui
Excelente curso, mas cursos por favor


Sebastian Lopez Acero
Uno de los mejores cursos, aun creo hace falta ejemplos del mundo real, terminar el ejercicio con una aplicación practica laboral


Alejandro Restrepo Román
Excelente el desarrollo del curso


El contenido del curso es muy bueno, regularmente, los cursos se enfocan en aprendizaje supervisado. Este curso es excelente y el profesor explica claramente


José Salas Bolívar
Excelente

Rosario Puertas Rios
Tema interesante

Astrid Baquero Bernal
Su utilidad

Joaquin Andrez Sepulveda Araya
Muy bueno el curso, la última parte se vuelve un poco compleja pero imagino está bien. Excelente profe, eso si sería bueno agregar los cuadernos template para no tener que usar el cuaderno con todos los resultados

Jhony Rolando Catunta Suxo
la didáctica que tiene el docente
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data Scientist con Python
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