Carlos Mazzaroli
@mazzaroliCarlos, mi rey, mi comandante, cursazo como siempre! Militante del profe Carlos hasta la tumba


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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
Carlos, mi rey, mi comandante, cursazo como siempre! Militante del profe Carlos hasta la tumba
La practica
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.
curso fundamental
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
Extraordinario curso para adentrarnos al aprendizaje no supervisado. Espero más cursos como este. Gracias, Platzi!
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
excelente el docente, quiero verlo explicando mas algoritmos de ML
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
un curso muy bien estructurado
Gracias por el curso.
Muchas gracias por el curso. Muy bueno
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.
Ha sido una buena práctica. el contenido en general es bastante bueno. Mi única objeción es que han habido algunos conceptos que han confundido un poco. Por ejemplo el uso de standard scaler (peculiarmente sensible a los outliers), donde en este caso específico habría sido más útil un RobustScaler.
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
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
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
Muy buen contenido y un profesor excelente.