Temario y recursos del Curso de Clustering
Para este curso vas a necesitar
4 Horas de contenido
12 Horas de práctica
Conocimientos previos
- Regresión lineal con Python y scikit-learn.
- Matemáticas para machine learning.
- Fundamentos de machine learning con Python.
Software para este curso
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Proyecto del curso
Clusterización de datos: categorización de países y segmentación de clientesCrearás un proyecto de datos de países con características socio-económicas similares aplicando K-means, clustering jerárquico y DBSCAN para crear clústeres de datos. Como proyecto final deberás realizar una segmentación de clientes, agrupándolos de acuerdo a sus características de personalidad y comportamiento.
Fundamentos de clustering
2 Clases abiertasAcelera tu carrera profesional con más de 27 Clases del Curso de Clustering
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