Platzi Team
Curso de Clustering con Python y scikit-learn

Opiniones del Curso de Clustering con Python y scikit-learn

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.

Avatar Ruben Dario Troche Piñanez

Ruben Dario Troche Piñanez

@dtf.ruben.troche

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.

Avatar Rafael David Rincón Villamizar

Rafael David Rincón Villamizar

@rafaelnotty

curso fundamental

Avatar Rebeca Asunción Gonzales Gonzales

Rebeca Asunción Gonzales Gonzales

@rebekitx321

FUE MUY BUENO

Avatar Juan Manuel Ramirez

Juan Manuel Ramirez

@jumramot

El profesor Carlos es el mejor de la Platzi. Su metodologia de enseñanza no puede ser mejor

Avatar Eduardo Arredondo Fernández

Eduardo Arredondo Fernández

@lalo_arredondo

los ejemplos usados por el docente para explicar los temas

Avatar Carlos Arturo Moreno Moreno

Carlos Arturo Moreno Moreno

@camorenom224

Buen curso, muestra claramente las consideraciones y aplicaciones de los diferentes métodos de una manera entendible.

Avatar Michael Forero Chaux

Michael Forero Chaux

@freemanchx

Excelente curso, de los mejores de Machine learning

Avatar David Duque Uribe

David Duque Uribe

@davidduqueu

Excelente curso, muy bien explicado

Avatar Fernando Jesús Núñez Valdez

Fernando Jesús Núñez Valdez

@Fernutz

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.

Avatar Luis Gerardo Bourde Ortega

Luis Gerardo Bourde Ortega

@LuisBourde

Muchas gracias por el curso. Muy bueno

Curso práctico y teórico. Vimos 3 diferentes algoritmos de clúster, además de como evaluar los resultados para identificar la mejor configuración de manera objetiva.

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

Avatar Alejandro Cano

Alejandro Cano

@alejandrocanomn

Revisar las preguntas del test, hay errores ortográficos y preguntas mal redactadas

Avatar Olga Patricia Torres Garcia

Olga Patricia Torres Garcia

@olga-patricia-torres-garcia

muy clara y con elementos para aplicar a la realidad, me hubiera gusta haber visto ejemplos con variables categoricas y no solo las numericas

Avatar Steven Bernal Tovar

Steven Bernal Tovar

@kaiziferr

Es bueno como introducción, pero seria muy bueno uno más avanzado.

Avatar Daniel Andres Rojas Paredes

Daniel Andres Rojas Paredes

@Dantheman

pueden mejorar en accesibilidad pero no esta mal comparado con otros cursos

Avatar Jorge Morales

Jorge Morales

@jmorales190

Hacerlo un poco mas practico con casos de uso reales.

Avatar Luis Santiago jaramillo espinosa

Luis Santiago jaramillo espinosa

@L_jaramillo

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

Avatar Yeison Oswaldo Orozco Garnica

Yeison Oswaldo Orozco Garnica

@yeison.orozco

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

Avatar Daniel Esponda

Daniel Esponda

@daniel.esponda.0

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 útil y claro, es un curso que vale la pena aprenderlo a manejar

Avatar Leandro Tenjo

Leandro Tenjo

@LeandroT

Las partes teoricas erstan muy bien llevadas, aunque las practicacs pecan de superficiales.