Nivel Básico
27 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.
K-means
Hierarchical clustering
DBSCAN
Proyecto: resolviendo un problema con clustering
- 19
Preparar datos para clusterizar
13:30 min - 20
Aplicando PCA para clustering
12:08 min - 21
Resolviendo con K-means
09:24 min - 22
Resolviendo con hierarchical clustering
07:12 min - 23
Resolviendo con DBSCAN
17:25 min - 24
Resolviendo con DBSCAN (sin PCA)
05:24 min - 25
Evaluación resultados de distintos modelos de clustering
10:47 min
Conclusiones
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Platzi Team
Opiniones del curso
4.8 · 160 opiniones
Mercedes Jue
@juemercedes·
Muy buen curso, el profe explica muy claro, super utiles las notebooks que ya deja precargadas para descargar
Juan Jose Sepulveda Calderon
@JJSC·
Curso práctico y teórico. Vimos 3 diferentes algoritmos de clúster, además de como evaluar los resultados para identificar la mejor configuración de manera objetiva.
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
JESUS MARTINEZ
@jmartinez.n·
Gracias por el curso.
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