LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO
@jhon.sebastian.sernaExcelente contenido, el profesor domina muy bien los temas


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
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas
nice
Lo mejor fue conocer como puedo utilizar el clustering para agrupar datos según sus caracteristicas
tan fácil como sencillo tan difícil como imposible piensa reflexiona tómate tu tiempo Brisa no hay el éxito no aguarda.
El docente es espectacular, me encanta su forma de explicar
FUE MUY BUENO
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
los ejemplos usados por el docente para explicar los temas
Excelente curso, lo tome mientras hago un proyecto similar en la empresa que trabajo y me resolvio muchas dudas, Recomendado!!
las ecplicaciones de los algorimos a traves de graficos en movimiento
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, muy bien explicado
Excelente curso para salir y aplicarlo para generar valor en la empresas
Excelente
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
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
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
Hacerlo un poco mas practico con casos de uso reales.
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
muy clara y con elementos para aplicar a la realidad, me hubiera gusta haber visto ejemplos con variables categoricas y no solo las numericas
Es bueno como introducción, pero seria muy bueno uno más avanzado.
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