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Imagen que muestra un modelo de perfilamiento de clientes en base a big data mediante técnicas de clustering sobre big data

CursoTécnicas de Clustering

Dominá en profundidad una de las técnicas de análisis exploratorio más importantes de las ciencias de datos.

Tecnologías que se utilizan a lo largo de Técnicas de Clustering
cienciasdedatos

Descripción

Las técnicas de clustering son una herramienta fundamental del proceso de análisis avanzado de datos porque permiten segmentar grandes volúmenes de información en grupos más pequeños, interpretables y diferenciables entre sí, dejándonos ver relaciones que muchas veces son difíciles de ver a simple vista.

Estas técnicas se han convertido en una de las herramientas de análisis exploratorio más populares y utilizadas en el ámbito de los negocios e industrias debido a su implementación práctica y directa para un ilimitado rango de aplicaciones: investigación de mercado, definición de nuevos productos, reconocimiento de imágenes, algoritmos de búsqueda, sistemas de recomendación y mucho más.

En éste curso vas a introducirte de lleno en conceptos claves como la similitud entre objetos y la segmentación por clusters para lo cual vas a aprender sobre las métricas de distancias, los métodos de “vecinos más cercanos”, métodos de clustering con k-means y jerárquicos, para luego poder avanzar sobre implementaciones más avanzados de ésta técncia (DBSCAN).

Ver Menos

El curso inicia con una introducción general a los métodos de clustering, su importancia, y su implementación en toda clase de rubros comerciales, productivos y de investigación.

Luego nos introduciremos en la técnica a través del estudio preliminar de la morfología y dimensionalidad de los conjuntos de datos. Se enseñan los conceptos de similitud y distancia, presentando distintas técnicas de implementación y los criterios de selección. Estas herramientas nos permitirán dar paso al concepto de “vecinos más cercanos” con el que podremos reconocer objetos o entidades similares entre sí.

En la etapa de modelado trabajaremos en la definición de los grupos de similitud decidiendo según la naturaleza de los datos entre las técnicas de clustering jerárquico y k-means, y setearemos un nivel inicial de grupos de segmentación para el entrenamiento del modelo.

Finalmente evaluaremos nuestro modelo mediante análisis gráficos sobre las regiones de clasificación creadas y métodos analíticos alternativos (cuando la complejidad en la dimensionalidad del modelo no permite una evaluación visual), y discutiremos respecto al ajuste dinámico de la cantidad de grupos de segmentación que optimiza nuestro modelo (Fuzzy Clustering).

Al finalizar éste curso el alumno estará preparado para encarar primeros proyectos de clustering para un sin límite de aplicaciones.

Saber Más

Al finalizar el curso vas a ser capaz de:

  • Comprender los fundamentos del clustering y sus aplicaciones.
  • Manejar y decidir entre diferentes técnicas de agrupamiento de datos según la topología de las variables del set de datos.
  • Escoger con criterio entre diferentes medidas de similitud.
  • Conocer el manejo del clustering jerárquico con k-means, DBSCAN y fuzzy clustering.
  • Desarrollar un modelo de segmentación e implementarlo.

A quiénes va dirigido

Ideal para investigadores de mercado, profesionales de industrias de base digital y para especialistas buscando desarrollarse profesionalmente en las industria del BI.

Pre requisitos

Se requieren conocimientos sólidos data mining y manejo de R.

Se recomienda hacer los cursos Análisis Exploratorio con R y Data Mining Aplicado.

Duración y Costo 18hs $4116 ó hasta 12 cuotas de $515 -10% por inscripción temprana Ver Formas de Pago
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