Resumen del curso

Conoce lo básico sobre análisis exploratorio
Crea visualizaciones de datos utilizando la biblioteca Plotly
Utiliza los métodos KMeans, DBSCAN y Mean Shift para agrupar datos sin clasificación
Aprende a agrupar clientes
Evalúa la calidad de una clusterización a través del cálculo del coeficiente de Silhouette
Parametriza métodos de clusterización a través del máximo coeficiente de Silhouette

Público Objetivo

Profesionales del área de datos, o de cualquier otra área, interesados en conocer mejor diversos métodos para la clusterización.

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Última atualização

18/11/2022

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Machine Learning

Instructores

Álvaro Hernando Camacho Diaz
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Álvaro es Ingeniero de Telecomunicaciones especializado en Data Analytics con fuerte interés en estadística, Ciencia de Datos, Aprendizaje de Máquinas y Python. Actúa como micro-empresario e instructor.

Contenido Detallado

Análisis exploratorio
- Importando los datos
- Analizando y transformando los datos
- Selección de atributos
- Normalización
Algoritmo KMeans
- Algoritmo KMeans
- Agrupando con KMeans
- Clusters en 2D
- Clusters en 3D
- Visualizando los centroides
Algoritmo DBSCAN
- Algoritmo DBSCAN
- Agrupando con DBSCAN
- Ajuste de hiperparámetros y visualización
Algoritmo MeanShift
- Algoritmo MeanShift
- Agrupando con MeanShift
- Visualización de clusters
Validación usando el coeficiente de Silhouette
- Métrica para validación
- Coeficiente de Silhouette
- Cálculo de Silhouette para KMeans
- Cálculo de Silhouette para DBSCAN
- Cálculo de Silhouette para MeanShift
- Mejores configuraciones para la clusterización

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Clustering: K-Means, DBSCAN y Mean Shift

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