Andres Octavio Romero Castro
@ao_romero526NA


Subtítulos en español
173
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
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
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Excelente profesor y contenido para entrenar modelos de machine learning con algoritmos no supervisados.
Inmejorable
Sería bueno hacer ejemplos con variables categóricas
¡Excelente curso!
Es un buen curso donde se ve la teoría y la práctica de 3 algoritmos de segmentación K-means, DBSCAN y hierarchical clustering. Con estos algoritmos se puede segmentar clientes de una empresa con objetivo por ejemplo de crear nuevos productos y servicios en función a las necesidades del cliente.
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Carlos Alarcón es lo mejor, quisiera felicitar a Platzi y a Carlos por la labor tan bella de enseñanza que llevan a cabo.
es genial poder corroborar mis conocimientos
excelente curso y más por el profe Carlos
¡Excelente curso, lo recomiendo al 100%!
Muy buen curso, excelente facilitador, el temario esta muy bien construido,
Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas
nice
Excelente. Curso muy necesario y entendible. Muy didáctico.
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.
El docente es espectacular, me encanta su forma de explicar
curso fundamental
FUE MUY BUENO
los ejemplos usados por el docente para explicar los temas
Buen curso, muestra claramente las consideraciones y aplicaciones de los diferentes métodos de una manera entendible.
Lo mejor del curso fue aprender sobre este algoritmo y su forma de implementarlo
muy bueno :)
Muy buen curso de clustering
muy bueno
Gracias por el curso.