Jesus Calderon
@j.calderonMuy buen curso, excelente facilitador, el temario esta muy bien construido,


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
Muy buen curso, excelente facilitador, el temario esta muy bien construido,
Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.
La practica
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas
nice
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
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!
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.
Escelente!! Muy buena información. Un curso muy entretenido y apasionate.
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
Muy buen curso de clustering
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.
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
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
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.
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