FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garcia·
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
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.
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·Este curso es una excelente introducción al clustering en machine learning. Aborda de forma clara y práctica los conceptos clave y los algoritmos más importantes. Aprendí a identificar cuándo aplicar el clustering y qué algoritmo es el más adecuado para cada caso. La explicación de los fundamentos de K-means y por qué funciona mejor con datos esféricos fue muy útil, así como la comparación con DBSCAN y su capacidad para encontrar clústeres de formas irregulares y manejar el ruido. La parte de la implementación en scikit-learn es muy bien explicada, mostrando cómo usar las propiedades del modelo como kmeans.cluster_centers_ y cómo importar correctamente las clases como AgglomerativeClustering. También se destaca la importancia de la preparación de datos (escalamiento) y la evaluación con métricas como el coeficiente de silueta. En resumen, un curso muy completo y directo al punto. ¡Totalmente recomendado!
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·Excelente curso, excelente profe
Jason Sepulveda
@jasonssdev·Muy buen curso, estructurado y explicado con ejemplos
Alejo Cuello
@alejo-cuello·La comparación entre los distintos métodos aprendidos. Es un curso muy completo
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·Excelente curso
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·Muy buen curso.
Felipe mejia
@mejiauribef·La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
Marcos Bernal Romero
@matemarck·Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Nery Fuentes
@nery.fuentes·Excelente curso :)
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
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·Excelente!
Jhoan Fernando Patiño Carrillo
@jhn.patino·La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
Tomás Bianco
@tomibianco·El mejor profesor de lo que va de data science.
Cristian perez
@crojo13·de los m,ejores de la ruta
Mauricio Davila Rafesca
@davil_r·Excelente.
Jennifer Paola Blanco
@jblanco5380·Excelente curso, este tema de ML me gusta mucho y estoy aprendiendo un monto. Carlos es excelente docente
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
Daniel Moreno
@damt·Excelente curso introductorio para comenzar a aplicar y optimizar algoritmos de Clustering.
- @rene.fuquene·
Buen curso
- @katiuski.chavez1297·
Excelente!!!
Juan Sebastian Angel Hidalgo
@juan.angel·excelente
Joaquin Andrez Sepulveda Araya
@joaquin08·Muy bueno el curso, la última parte se vuelve un poco compleja pero imagino está bien. Excelente profe, eso si sería bueno agregar los cuadernos template para no tener que usar el cuaderno con todos los resultados
Jhony Rolando Catunta Suxo
@jhonyan1406·la didáctica que tiene el docente
Natalia Mendez Jaramillo
@2515_techgtc·Conceptos muy claros y terminología que no conocia muy bien explicada
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
Ignacio Garcia Vicente
@nach.garcia·Inmejorable
