curso de

Clusterización de datos: segmentación de clientes

Resumen del curso

  • Aprende cómo conducir un problema de machine learning de inicio a fin, empleando la pipeline de Data Science
  • Entiende cómo importar y preparar los datos
  • Aplica el análisis exploratorio de datos (AED) de forma eficiente
  • Crea un modelo de clusterización, determinando el mejor número de clusters
  • Compara el resultado de diferentes métodos para identificar el número correcto de clusters
  • Aprende cómo presentar los resultados de forma eficiente a toda tu empresa
  • Resuelve un problema real, con datos reales

Público Objetivo

Quienes ya tienen conocimiento básico de Data Science y machine learning y desean colocar manos a la obra en un proyecto práctico de inicio a fin.

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Última atualização

09/02/2023

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10h

p/ conclusión

45

Actividades

155

Minutos de video

114

Alumnos en este curso

9.5

Note del curso

Certificado de participación

Instructores

  • 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

  1. Introducción al problema

    • Presentación
    • Importando y explorando la base
    • Análisis exploratorio de datos
  2. Clusterización en Marketing Digital

    • Modelo RFM
    • Regla del codo
    • Codificando la regla del codo
    • Regla matemática
    • Codificando la regla matemática
  3. Clusterizando el modelo RFM

    • Clusterizando la Recencia
    • Clusterizando la Frecuencia
    • Clusterizando los Ingresos
  4. Sistema de Puntuación e Insights

    • Creando la puntuación
    • Análisis visual e Insights
  5. Presentación de resultados

    • Creando otros segmentos
    • Informe de resultados
    • Conclusión

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