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Curso

Clusterização de dados:

segmentação de clientes

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

3452

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • 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.

Sara Malvar

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linkedin

Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

Curso atualizado em 09/03/2022

Ementa

  1. Introdução ao problema

    • Importando e Explorando o Banco de Dados
    • Análise Exploratória dos Dados
    • Dados como marketing
    • Analisando todas as variáveis
  2. Clusterização em marketing digital

    • Modelos RFM
    • Regra do Cotovelo
    • Regra Matemática
    • Importância da Análise Exploratória
  3. Clusterizando o modelo RFM

    • Clusterizando a Recência
    • Clusterizando a Frequência
    • Clusterizando a Receita
    • Modelos RFM
  4. Criando uma pontuação para os clientes

    • Criando uma pontuação
    • Analisando as Features
    • Método da Silhueta
  5. Apresentando os resultados

    • Pontuação e segmentação
    • Mudando a pontuação

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Clusterização de dados: segmentação de clientes

Diego Luiz

Gostei do projeto desenvolvido no curso e na forma como foram utilizada as ferramentas. Também curti a parte de business. O que ficou faltando mesmo e senti bastante foi a ausência das transcrições, pois ajudariam a muito a fixar o conteúdo e pegar algum detalhe que não consegui nos vídeos. No geral, o curso é ótimo! Parabéns!

Clusterização de dados: segmentação de clientes

Bruno Katekawa

Excelente. Gostei muio do curso e da condução didática da instrutora. Coincidentemente, veio ao encontro de um trabalho que estou fazendo sobre Clusterização. Este curso, se soma a outros que fiz aqui e que se complementam pelo fato de ter tido contato com diversos tipos de Algoritmos de Clusterização. A única ressalva que a instrutora poderia explorar mais está relacionado ao uso da documentação do Scikit-learn, o que pode incentivar a curiosidade dos alunos. Os artigo sobre a Regra do Cotovelo foi bem colocado bem como a sugestão de outras métricas como o coeficiente de Silhuete.

Clusterização de dados: segmentação de clientes

Luiz Peralta

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