Name: Curso Clusterização de dados: Segmentação de clientes
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Resumo do curso

Aprenda como conduzir um problema de machine learning do início ao fim, usando o pipeline de data science
Entenda como importar e preparar os seus dados
Aplique a análise exploratória de dados (AED) de forma eficiente
Crie um modelo de clusterização, determinando o melhor número de clusters
Compare o resultado de diferentes métodos para identificar o número correto de clusters
Aprenda como apresentar os resultados de forma eficiente para toda a sua empresa
Resolva um problema real, com dados reais

Público alvo

Quem já tem conhecimento básico de data science e machine learning e quer colocar a mão na massa em um projeto prático do início ao fim.

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Última atualização

01/07/2020

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Machine Learning para Negócios Digitais

Instrutores

Sara Malvar
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Sara é engenheira, mestra e doutora em engenharia. Apaixonada por educação e ciência, atualmente realiza seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation e busca soluções para um mundo mais sustentável. Se apaixonou por por dados e inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura como instrutora.

Conteúdo Detalhado

Introdução ao problema
- Importando e Explorando o Banco de Dados
- Análise Exploratória dos Dados
- Dados como marketing
- Analisando todas as variáveis
Clusterização em marketing digital
- Modelos RFM
- Regra do Cotovelo
- Regra Matemática
- Importância da Análise Exploratória
Clusterizando o modelo RFM
- Clusterizando a Recência
- Clusterizando a Frequência
- Clusterizando a Receita
- Modelos RFM
Criando uma pontuação para os clientes
- Criando uma pontuação
- Analisando as Features
- Método da Silhueta
Apresentando os resultados
- Pontuação e segmentação
- Mudando a pontuação

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