Carlos Alarcón
Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Curso de Clustering con Python y scikit-learn

En este curso de machine learning aprenderás cómo y cuándo utilizar algoritmos de clustering para agrupar datos con características similares de manera automática. Emplea esta segmentación de datos para análisis de tendencias, etiquetar conjutos datos y resolver diferentes problemas con data science.

Temario y recursos del Curso de Clustering

Para este curso vas a necesitar

  • 4 Horas de contenido

  • 12 Horas de práctica


Conocimientos previos

  • Regresión lineal con Python y scikit-learn.
  • Matemáticas para machine learning.
  • Fundamentos de machine learning con Python.

Software para este curso

  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Clusterización de datos: categorización de países y segmentación de clientes

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.

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Conoce quién enseña el Curso de Clustering

Carlos Alarcón

Director de la Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial en Platzi

👨‍💻 Ingeniero de sistemas computacionales
🧠 Google Developer Expert en AI/ML
🕹 Amante de los videojuegos

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Diploma

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