
Andry Joneth Becerra Villamizar
@andryjbvExcelente. Curso muy necesario y entendible. Muy didáctico.
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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. Curso muy necesario y entendible. Muy didáctico.
Lo mejor fue conocer como puedo utilizar el clustering para agrupar datos según sus caracteristicas
El docente es espectacular, me encanta su forma de explicar
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
los ejemplos usados por el docente para explicar los temas
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 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.
Lo mejor del curso fue aprender sobre este algoritmo y su forma de implementarlo
Excelente
muy bueno
Gracias por el curso.
Muchas gracias por el curso. Muy bueno
Excelente curso, pero se me complicó un poco entender algunas preguntas del exámen.
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
pueden mejorar en accesibilidad pero no esta mal comparado con otros cursos
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
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.
Es bueno como introducción, pero seria muy bueno uno más avanzado.
Hacerlo un poco mas practico con casos de uso reales.
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
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
Las partes teoricas erstan muy bien llevadas, aunque las practicacs pecan de superficiales.
La temática
gj
Ok. certificado
Con los datos sintéticos los modelos se entendían de forma clara pero al usar el Dataset real los indicadores de rendimiento no fueron muy alentadores, me gusto el hecho de que no usaron algún dataset perfecto para el modelo para resaltar las bondades del curso