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Clusterização de dados: Segmentação de clientes

Faz parte dos cursos de Machine Learning em Data Science. Discussões sobre esse curso

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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Instrutores

  • Sara Malvar

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    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 inteligência artificial quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e revisora e na Alura e Awari como instrutora. Atualmente, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

Conteúdo Detalhado

  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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