Opiniones del Curso de Clustering con Python y scikit-learn

¡Excelente curso!

Excelente curso, muy buena la teoría y luego se realiza un ejercicio practico muy completo, muy buen profesor, claro y enseña paso a paso los modelos.

De verdad que me siento muy orgulloso de este profesor, demasiado teso, ufff

Good teacher

Muy buena introducción a este tipo de algoritmo de ML. El profesor Carlos es muy bueno explicando y dando ejemplos. Recomendado

es genial poder corroborar mis conocimientos

excelente curso y más por el profe Carlos

¡Excelente curso, lo recomiendo al 100%!

Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.

La practica

El docente es espectacular, me encanta su forma de explicar

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

Extraordinario curso para adentrarnos al aprendizaje no supervisado. Espero más cursos como este. Gracias, Platzi!

las ecplicaciones de los algorimos a traves de graficos en movimiento

Excelente curso, de los mejores de Machine learning

Muy buen curso, uno de mis favoritos por mucho

Lo mejor del curso fue aprender sobre este algoritmo y su forma de implementarlo

muy bueno :)

Excelente curso para salir y aplicarlo para generar valor en la empresas

muy bueno

Excelente clase, te hace adentrarte en este algoritmo de clasificacion tan importante, porque te determina patrones que un humano le costaria ver de forma numerica, rapida y facil. Ademas que la forma de explicacion del profesor es excelente

Es genial la metodología utilizada, utilizando problemas prácticos para poder aplicar la teoría y aprender a ecoger los mejores híperparametros para cada algoritmo. Sería estupendo tener cursos mas avanzados sobre los demás algorimos de clustering que existen.

Excelente curso, pero se me complicó un poco entender algunas preguntas del exámen.

Curso práctico y teórico. Vimos 3 diferentes algoritmos de clúster, además de como evaluar los resultados para identificar la mejor configuración de manera objetiva.

El poder entender los diferentes modelos, sin embargo sería bueno que mencionaran la cantidad de datos que recomendados a usar con cada uno de los modelos, ya que hace mención sobre si performance pero no sobre la cantidad máxima de datos que pude tolerar cada modelo. De resto muy buen curso, excelente el docente.

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!

Buen curso, temas interesantes. Brinda buenas bases para aprender sobre clustering.

Muy buen curso.

Que bien se explica cada tema. Excelente profe!

La estructura del curso y las explicaciones del profesor.