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 · 157 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.
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.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Muy buen curso.
Marcos Bernal Romero
@matemarck·
Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Javier Valera
@javl·
El curso es excelente. Carlos Alarcón tiene excelente nivel científico, técnico y Pedagógico
Israel Guevara
@israelguevara·
Este curso es muy bueno, no solo para aprender sobre el tema de clustering sino también a temas de programación y estructura de datos con python
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.
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.
Tomás Bianco
@tomibianco·
El mejor profesor de lo que va de data science.
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.
Mariano Gonzalez
@mgonzalez204·
Excelente curso. Saludos.
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
excelente
David Zambrano
@dezh.econ·
aprendí muchísimo. muchas gracias por esta clase!
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
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.
Pablo Campiño
@pcampo21·
Excelente curso gracias a la metodologia y los ejemplos de las prácticas. El contenido ayuda a entender progresivamente los temas.
Henry Laguna Carvajal
@henry.laguna·
el conocer clustering y sus diferentes métodos
Juan José Beltrán
@beltranjuanjo.r·
Es un curso muy completo y muy bien explicado
Juan Sebastian Moncada Aguilar
@smoncada485·
.
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.
@sandra.posada·
Buen curso
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
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Machine Learning y Matemáticas con Python
27 horas
8 Profes
Aplica machine learning en tus análisis de datos y genera predicciones para tomar decisiones hacia el futuro.
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Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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