
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 · 146 opiniones


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

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


Nery Fuentes
Excelente curso :)


Angel Armando Estrada Engallo
Bastante explicativo y muy fácil de entender, me gustaría


Luis Alberto Jaramillo Sevilla
Excelente curso, graciassss


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


Jhoan Fernando Patiño Carrillo
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones


Daniel da Silva Jarque
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.


David Salazar Saldarriaga
excelente


David Zambrano
aprendí muchísimo. muchas gracias por esta clase!


Mauricio Davila Rafesca
Excelente.


Daniel Moreno
Excelente curso introductorio para comenzar a aplicar y optimizar algoritmos de Clustering.


Buen curso


Hector Jose Rosas Zambrano
Excelente

Buen curso


Andres Octavio Romero Castro
NA

Ignacio Garcia Vicente
Inmejorable

Camilo López
Sería bueno hacer ejemplos con variables categóricas

Alexis Julián Rojas Huamaní
Muy buenas las explicaciones.


José Pablo Cabrera Romo
¡Excelente curso!


Luis Ernesto Domínguez Velásquez
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.


LUIS GUILLERMO MONCADA RUIZ
De verdad que me siento muy orgulloso de este profesor, demasiado teso, ufff


Juan Camilo Botero Rendon
Fue un curso muy completo, excelente, aprendí mucho.


Emel GM
excelente curso y más por el profe Carlos


Juan R. Vergara M.
Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.


LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas


Ruben Dario Troche Piñanez
Espectacular el curso, la didáctica del profesor brillante como nos tiene acostumbrado, los temas tratados como siempre muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.


Juan Manuel Ramirez
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor


Eduardo Arredondo Fernández
los ejemplos usados por el docente para explicar los temas

Irving Hernández
Extraordinario curso para adentrarnos al aprendizaje no supervisado. Espero más cursos como este. Gracias, Platzi!
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