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.
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 · 152 opiniones
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Steban Cadena
@steban_ca·
Buen curso, temas interesantes. Brinda buenas bases para aprender sobre clustering.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Muy buen curso
Felipe mejia
@mejiauribef·
La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Que bien se explica cada tema. Excelente profe!
Luis Alberto Jaramillo Sevilla
@luis.jaramillo.sevilla560·
Excelente curso, graciassss
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.
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!
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 Zambrano
@dezh.econ·
aprendí muchísimo. muchas gracias por esta clase!
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente.
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso, este tema de ML me gusta mucho y estoy aprendiendo un monto. Carlos es excelente docente
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·
Gracias Carlos, como siempre tus clases son una de las mejores. Sigue adelante
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Buena clustering
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
Entender DBSCAN
Juan José Beltrán
@beltranjuanjo.r·
Es un curso muy completo y muy bien explicado
David Fernando Parada Brijalba
@Davestats·
Excelente curso
Rosario Puertas Rios
@rosario.puertas·
Tema interesante
Juan Sebastian Bonilla Sanchez
@juan.bonilla·
Curso muy practico y entendible, ya que el instructor maneja la escuela de IA desde el principio. 100% recomendado.
Juan Sebastián Bonilla Sanchez
@jsbonillasanchez·
EL curso en si es muy practico y didactico para seguir aplicando python.
John Castañeda
@john.castaneda9037·
Excelente curso
Astrid Baquero Bernal
@astridbaquero·
Su utilidad
@sandra.posada·
Buen curso
@katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
Darrien Sequera
@darriensz·
Excelente curso de clustering!. Carlos muy bien como siempre. El proyecto presenta una forma novedosa de autoevaluarse con todo lo aprendido.
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