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 · 154 opiniones
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso, excelente profe
Gilberto Gutiérrez Gordillo
@gilgutgo·
el docente tiene un alto dominio del tema y sabe explicar muy bien los conceptos así como la aplicación de los mismos.
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·
Un curso genial sobre el aprendizaje no supervizado y como es el debido proceso del clustering
Rogelio Valadez
@rogeliozedalav004·
Muy buen curso
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Javier Valera
@javl·
El curso es excelente. Carlos Alarcón tiene excelente nivel científico, técnico y Pedagógico
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.
Angel Armando Estrada Engallo
@angest1000·
Bastante explicativo y muy fácil de entender, me gustaría
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.
Jorge Miguel Diaz
@migueldi·
Maravilloso curso, el profe explica de forma excelente!
Juan Camilo Higuera Calderón
@juancahica·
Muy buen curso, Carlos explica con mucha claridad. Tuvo un buen balance conceptual y aplicado.
Esteban Navarro Díaz
@estebannavarrodaz·
Excelente curso! Se dan ejemplos muy claros
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
Alejandro Collado Valverde
@alecollado12·
De las mejores clases, el profe lo hace super simple y ameno
David Zambrano
@dezh.econ·
aprendí muchísimo. muchas gracias por esta clase!
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.
Pablo Campiño
@pcampo21·
Excelente curso gracias a la metodologia y los ejemplos de las prácticas. El contenido ayuda a entender progresivamente los temas.
Eliseo Baquero
@eliseo.baquero·
Entender DBSCAN
@rene.fuquene·
Buen curso
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Excelente curso, mas cursos por favor
Sebastian López
@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
Juan Sebastian Moncada Aguilar
@smoncada485·
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