Platzi Team
Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Opiniones del Curso de Clustering con Python y scikit-learn

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.

Avatar Juan R. Vergara M.

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.

Avatar LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO

LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO

@jhon.sebastian.serna

Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas

Avatar Daniel ROCHA GONZÁLEZ

Daniel ROCHA GONZÁLEZ

@danielrocha.alfaromeo

tan fácil como sencillo tan difícil como imposible piensa reflexiona tómate tu tiempo Brisa no hay el éxito no aguarda.

Avatar Juan Manuel Ramirez

Juan Manuel Ramirez

@jumramot

El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor

Avatar Carlos Alejandro Sanchez Aceves

Carlos Alejandro Sanchez Aceves

@AlexTraitor

Excelente curso, lo tome mientras hago un proyecto similar en la empresa que trabajo y me resolvio muchas dudas, Recomendado!!

Avatar Angel Dario Bublitz

Angel Dario Bublitz

@dariobublitz

Escelente!! Muy buena información. Un curso muy entretenido y apasionate.

Avatar David Duque Uribe

David Duque Uribe

@davidduqueu

Excelente curso, muy bien explicado

Avatar Anuar Steven Garcia

Anuar Steven Garcia

@agarcia7416

un curso muy bien estructurado

Este es uno de los cursos que más me gustaron porque no se queda solo en conceptos, sino porque en la parte final aplica lo aprendido con datasets reales

Avatar Oscar Alfonzo Medrano Yilalys

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!

Avatar Gilberto Gutiérrez Gordillo

Gilberto Gutiérrez Gordillo

@gilgutgo

el docente tiene un alto dominio del tema y sabe explicar muy bien los conceptos así como la aplicación de los mismos.

Avatar Oscar David Bocanegra Capeara

Oscar David Bocanegra Capeara

@David_Bocanegra

Un curso genial sobre el aprendizaje no supervizado y como es el debido proceso del clustering

Avatar Felipe mejia

Felipe mejia

@mejiauribef

La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD

Avatar Nicolas Urrego

Nicolas Urrego

@nicurrego

Que bien se explica cada tema. Excelente profe!

Avatar Marcos Bernal Romero

Marcos Bernal Romero

@matemarck

Excelente curso para entender las nociones básicas de los 3 algoritmos de clusterización más populares (requiere conocimiento intermedio de python).

Avatar Javier Valera

Javier Valera

@javl

El curso es excelente. Carlos Alarcón tiene excelente nivel científico, técnico y Pedagógico

Avatar Mateo Chaves Vanegas

Mateo Chaves Vanegas

@mchavezv

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.

Avatar RENÉ CARDOSO

RENÉ CARDOSO

@rcardosob

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 !!!

Avatar Jorge Miguel Diaz

Jorge Miguel Diaz

@migueldi

Maravilloso curso, el profe explica de forma excelente!

Avatar JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR

JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR

@jlhb1984

La calidad humana y profesional del profe.

Avatar Tomás Bianco

Tomás Bianco

@tomibianco

El mejor profesor de lo que va de data science.