Juan Sebastián Bonilla Sanchez
@jsbonillasanchezEL curso en si es muy practico y didactico para seguir aplicando python.


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
EL curso en si es muy practico y didactico para seguir aplicando python.
Muy claros los conceptos
Conceptos muy claros y terminología que no conocia muy bien explicada
Carlos Alarcón es lo mejor, quisiera felicitar a Platzi y a Carlos por la labor tan bella de enseñanza que llevan a cabo.
Good teacher
Muy buena introducción a este tipo de algoritmo de ML. El profesor Carlos es muy bueno explicando y dando ejemplos. Recomendado
es genial poder corroborar mis conocimientos
excelente curso y más por el profe Carlos
Otro gran curso dictado por el gran Carlos Alarcón, aprendí muchas cosas interesantes que me serán de gran ayuda.
La practica
nice
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
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
Excelente curso, y excelente profesor. Estos cursos especializados, que no se toman prisa, son de los mejores que hay en la plataforma.
excelente el docente, quiero verlo explicando mas algoritmos de ML
Excelente curso, de los mejores de Machine learning
Muy buen curso de clustering
muy bueno
Excelente curso, pero se me complicó un poco entender algunas preguntas del exámen.
Curso práctico y teórico. Vimos 3 diferentes algoritmos de clúster, además de como evaluar los resultados para identificar la mejor configuración de manera objetiva.
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.
Hacerlo un poco mas practico con casos de uso reales.
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
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.
Excelente!!