FELIX DAVID CORDOVA GARCIA
@felix.david.cordova.garciaCurso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)


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Opiniones
básico
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.
Platzi Team
Curso espectacular, vale la pena tomarlo y repasarlo varias veces, se aprende demasiado :)
Ha sido una buena práctica. el contenido en general es bastante bueno. Mi única objeción es que han habido algunos conceptos que han confundido un poco. Por ejemplo el uso de standard scaler (peculiarmente sensible a los outliers), donde en este caso específico habría sido más útil un RobustScaler.
Excelente, hace falta mas cursos así.
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!
el docente tiene un alto dominio del tema y sabe explicar muy bien los conceptos así como la aplicación de los mismos.
Excelente curso
Muy buen curso.
La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Excelente curso :)
Bastante explicativo y muy fácil de entender, me gustaría
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
Excelente curso, graciassss
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.
Maravilloso curso, el profe explica de forma excelente!
Muy buen curso, Carlos explica con mucha claridad. Tuvo un buen balance conceptual y aplicado.
Excelente!
La calidad humana y profesional del profe.
excelente curso
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
El mejor profesor de lo que va de data science.
de los m,ejores de la ruta
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.
Excelente curso. Saludos.
excelente
aprendí muchísimo. muchas gracias por esta clase!
Excelente.
Excelente curso, este tema de ML me gusta mucho y estoy aprendiendo un monto. Carlos es excelente docente
Gracias Carlos, como siempre tus clases son una de las mejores. Sigue adelante
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