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
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
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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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-
Formação
Machine Learning para Negócios Digitais
8h
De curso
38
Atividades
Escola
Data Science
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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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Pro
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