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 · 146 opiniones
FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Felipe mejia
@mejiauribef·
La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
La estructura del curso y las explicaciones del profesor.
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.
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.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Jhoan Fernando Patiño Carrillo
@jhn.patino·
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
Cristian perez
@crojo13·
de los m,ejores de la ruta
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!
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·
Excelente curso, este tema de ML me gusta mucho y estoy aprendiendo un monto. Carlos es excelente docente
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
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
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
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Excelente
Astrid Baquero Bernal
@astridbaquero·
Su utilidad
Andres Octavio Romero Castro
@ao_romero526·
NA
Darrien Sequera
@darriensz·
Excelente curso de clustering!. Carlos muy bien como siempre. El proyecto presenta una forma novedosa de autoevaluarse con todo lo aprendido.
Yonatan Lopera Baena
@think4270.ylb·
Muy teso el profe
Jorge Ivan Garces Gomez
@jigarces_22·
.
Nagcely Mendoza
@Nagcely·
Excelente profesor y contenido para entrenar modelos de machine learning con algoritmos no supervisados.
Eduardo Enriquez
@edu.e.mendoza·
Ejemplos perfectamente adecuados al tema y muy extensos en la explicacion
Ignacio Garcia Vicente
@nach.garcia·
Inmejorable
@camilo.lopez7216·
Sería bueno hacer ejemplos con variables categóricas
Felipe Sebastián Zepeda González
@pipevash·
Excelente curso introductorio a Clustering con sklearn. El profesor es muy claro y domina la materia.
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