Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-mOtro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.


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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
Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas
tan fácil como sencillo tan difícil como imposible piensa reflexiona tómate tu tiempo Brisa no hay el éxito no aguarda.
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
Excelente curso, lo tome mientras hago un proyecto similar en la empresa que trabajo y me resolvio muchas dudas, Recomendado!!
Escelente!! Muy buena información. Un curso muy entretenido y apasionate.
muy bueno :)
Excelente curso, muy bien explicado
Excelente
muy bueno
un curso muy bien estructurado
Gracias por el curso.
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
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
el docente tiene un alto dominio del tema y sabe explicar muy bien los conceptos así como la aplicación de los mismos.
Un curso genial sobre el aprendizaje no supervizado y como es el debido proceso del clustering
La verdad el profesor es excelente, ojala diera todos los cursos de la ruta xD
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).
El curso es excelente. Carlos Alarcón tiene excelente nivel científico, técnico y Pedagógico
Excelente curso :)
La estructura del curso y las explicaciones del profesor.
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.
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 !!!
Maravilloso curso, el profe explica de forma excelente!
Excelente curso! Se dan ejemplos muy claros
La calidad humana y profesional del profe.
excelente curso
El mejor profesor de lo que va de data science.