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!
Excelente curso, excelente profe
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
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!
Excelente!
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!
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
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
Entender DBSCAN
Buen curso
el conocer clustering y sus diferentes métodos
El contenido del curso es muy bueno, regularmente, los cursos se enfocan en aprendizaje supervisado. Este curso es excelente y el profesor explica claramente
Excelente curso