Rosario Puertas Rios
@rosario.puertasTema interesante


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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
Tema interesante
Buen curso
excelente
la didáctica que tiene el docente
Conceptos muy claros y terminología que no conocia muy bien explicada
NA
Excelente curso de clustering!. Carlos muy bien como siempre. El proyecto presenta una forma novedosa de autoevaluarse con todo lo aprendido.
Muy teso el profe
.
Ejemplos perfectamente adecuados al tema y muy extensos en la explicacion
Excelente Curso
es genial poder corroborar mis conocimientos
excelente curso y más por el profe Carlos
Excelente curso!
Muy buen curso, excelente facilitador, el temario esta muy bien construido,
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
FUE MUY BUENO
El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor
las ecplicaciones de los algorimos a traves de graficos en movimiento
Escelente!! Muy buena información. Un curso muy entretenido y apasionate.
excelente el docente, quiero verlo explicando mas algoritmos de ML
Excelente curso para salir y aplicarlo para generar valor en la empresas
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.
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.
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.
pueden mejorar en accesibilidad pero no esta mal comparado con otros cursos