Opiniones del Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Excelente. Curso muy necesario y entendible. Muy didáctico.

Lo práctico y "orientado a hacer" que es el curso

Espectacular el curso, la didáctica del profesor brillante como nos tiene acostumbrado, los temas tratados como siempre muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

curso fundamental

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

Excelente curso, y excelente profesor. Estos cursos especializados, que no se toman prisa, son de los mejores que hay en la plataforma.

Buen curso, muestra claramente las consideraciones y aplicaciones de los diferentes métodos de una manera entendible.

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 buen curso de clustering

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

un curso muy bien estructurado

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.

Muchas gracias por el curso. Muy bueno

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.

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

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!

muy clara y con elementos para aplicar a la realidad, me hubiera gusta haber visto ejemplos con variables categoricas y no solo las numericas

pueden mejorar en accesibilidad pero no esta mal comparado con otros cursos

Hacerlo un poco mas practico con casos de uso reales.

deberian hacerse unos workshosp online para mostrar los proyectos y hacerle preguntas al profesor sobre la valroaciond e resultados faltalon mirar optimizadores y cales eran verdaderos positivo y negativos para el reporte de resultados e inidcadores ah que ser mas detallado

Es bueno como introducción, pero seria muy bueno uno más avanzado.

Me encanta la fluides con la que explican, es un buen curso introductorio apra manejar conceptos y tener una idea del funcionamiento y las aplicaciones del clusthering

Se requiere de cierto nivel de conocimiento anterior sobre código y de conceptos para poder comprender mejor el curso, es probable que cada método de clusterización requiera de un curso individual.

Revisar las preguntas del test, hay errores ortográficos y preguntas mal redactadas

Excelente!!