martin chavez
@chavezgm2012es genial poder corroborar mis conocimientos


Subtítulos en español
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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
es genial poder corroborar mis conocimientos
Fue un curso muy completo, excelente, aprendí mucho.
¡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.
Carlos, mi rey, mi comandante, cursazo como siempre! Militante del profe Carlos hasta la tumba
La practica
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas
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.
FUE MUY BUENO
Extraordinario curso para adentrarnos al aprendizaje no supervisado. Espero más cursos como este. Gracias, Platzi!
Buen curso, muestra claramente las consideraciones y aplicaciones de los diferentes métodos de una manera entendible.
excelente el docente, quiero verlo explicando mas algoritmos de ML
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
Excelente curso, muy bien explicado
Excelente curso para salir y aplicarlo para generar valor en la empresas
Muy buen curso de clustering
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.
Gracias por el curso.
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.
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
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.
muy clara y con elementos para aplicar a la realidad, me hubiera gusta haber visto ejemplos con variables categoricas y no solo las numericas