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 :)
Me gustó mucho el orden, ritmo y nivel de detalle de este curso, aprendí mucho y el profe es excelente.
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!
Muy buen curso, estructurado y explicado con ejemplos
Buen curso, temas interesantes. Brinda buenas bases para aprender sobre clustering.
La comparación entre los distintos métodos aprendidos. Es un curso muy completo
Un curso genial sobre el aprendizaje no supervizado y como es el debido proceso del clustering
Muy buen curso
Muy buen curso.
Que bien se explica cada tema. Excelente profe!
Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).
Excelente curso :)
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.
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
Breve, conciso, y muy bien explicado. Como siempre, excelente profesor. Si uno desea profundizar, puede buscar fuentes por fuera. Este curso es introductorio nivel medio. Muy bien Platzi !!!
Muy buen curso, Carlos explica con mucha claridad. Tuvo un buen balance conceptual y aplicado.
Excelente curso! Se dan ejemplos muy claros
Excelente!
La manera de enseñar del maestro, es muy didactico con sus explicaciones
El mejor profesor de lo que va de data science.
De las mejores clases, el profe lo hace super simple y ameno
Excelente curso. Saludos.
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
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
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.
Buena clustering
Excelente curso introductorio para comenzar a aplicar y optimizar algoritmos de Clustering.
Excelente
Excelente el desarrollo del curso