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 :)
Nicolas Urrego
@nicurrego·
Que bien se explica cada tema. Excelente profe!
Angel Armando Estrada Engallo
@angest1000·
Bastante explicativo y muy fácil de entender, me gustaría
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Tomás Bianco
@tomibianco·
El mejor profesor de lo que va de data science.
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
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·
Excelente.
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.
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Buena clustering
@rene.fuquene·
Buen curso
Henry Laguna Carvajal
@henry.laguna·
el conocer clustering y sus diferentes métodos
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·
Excelente
Juan José Beltrán
@beltranjuanjo.r·
Es un curso muy completo y muy bien explicado
Juan Sebastian Moncada Aguilar
@smoncada485·
.
David Fernando Parada Brijalba
@Davestats·
Excelente curso
José Salas Bolívar
@josesalasbolivar98·
Excelente
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
Horacio Licona González
@horaciolicona0711·
Excelente profesor, realmente me gusta como explica las cosas de una manera tan sencilla las cosas que podrían parecer complejas y detalladamente
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
Emel GM
@emelgm·
excelente curso y más por el profe Carlos
JOSE DANIEL ALVEAR ACEVEDO
@josestunt95·
¡Excelente curso, lo recomiendo al 100%!
Sebastian Gaviria
@sebasga_79·
Excelente curso!
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-m·
Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.
Rebeca Asunción Gonzales Gonzales
@rebekitx321·
FUE MUY BUENO
Juan Manuel Ramirez
@jumramot·
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
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