Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Aprende a realizar análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados es una potente herramienta en el ámbito de la ciencia de datos. Se utiliza para encontrar grupos de observaciones (clústeres) que comparten características similares. Estas similitudes pueden influir en todo tipo de decisiones empresariales; por ejemplo, en marketing, se utilizan para identificar grupos distintos de clientes a los que se pueden adaptar los anuncios publicitarios.Explora las técnicas de agrupamiento jerárquico y K-Means.
En este curso, aprenderás dos métodos de agrupamiento muy utilizados: el agrupamiento jerárquico y el agrupamiento k-means. No solo aprenderás a utilizar estos métodos, sino que desarrollarás una sólida intuición sobre cómo funcionan y cómo interpretar sus resultados. Desarrollarás esta intuición explorando tres conjuntos de datos diferentes: posiciones de los futbolistas, datos sobre el gasto de los clientes mayoristas y datos longitudinales sobre los salarios por profesión.Perfecciona tus habilidades con un caso práctico
Terminarás el curso aplicando tus nuevas habilidades a un caso práctico basado en los salarios medios y cómo han cambiado a lo largo del tiempo. Esto combinará técnicas de agrupamiento jerárquico, como árboles ocupacionales, preparación para la exploración y gráficando agrupamientos ocupacionales, con técnicas k-means, incluyendo análisis de codo y anchuras de silueta promedio.Los cursos de DataCamp se componen de una combinación de vídeos, artículos y ejercicios prácticos para que tengas la oportunidad de poner a prueba y consolidar tus nuevas habilidades, de modo que te sientas seguro al aplicarlas fuera del entorno del curso.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Calcular la distancia entre observaciones
El análisis de clústeres busca encontrar grupos de observaciones similares entre sí, pero que sean diferentes de otros grupos. Esta similitud/diferencia se captura con una métrica llamada distancia. En este capítulo aprenderás a calcular la distancia entre observaciones tanto para variables continuas como categóricas. También desarrollarás intuición sobre cómo las escalas de tus variables pueden afectar a la distancia.
- ¿Qué es el análisis de clústeres?50 XP
- ¿Cuándo usar clustering?50 XP
- Distancia entre dos observaciones50 XP
- Calcula y representa la distancia entre dos jugadores100 XP
- Usar la función dist()100 XP
- ¿Quiénes son los jugadores más cercanos?50 XP
- La importancia de la escala50 XP
- Efectos de la escala100 XP
- ¿Cuándo escalar los datos?50 XP
- Medir la distancia para datos categóricos50 XP
- Calcular la distancia entre variables categóricas100 XP
- La observación más cercana a un par50 XP
2
Clustering jerárquico
Este capítulo te ayudará a responder la última pregunta del capítulo 1: ¿cómo encontrar en tus datos grupos de observaciones similares (clústeres) usando las distancias que has calculado? Conocerás los principios fundamentales del clustering jerárquico —los criterios de enlace y el diagrama de dendrograma— y cómo ambos se utilizan para construir clústeres. También explorarás datos de un distribuidor mayorista para segmentar el mercado de clientes según sus hábitos de gasto.
3
Clustering k-means
En este capítulo comprenderás los principios del algoritmo k-means, aprenderás a elegir el k adecuado cuando no se conoce de antemano y volverás a analizar los datos mayoristas desde otra perspectiva.
4
Estudio de caso: salario medio ocupacional nacional
En este capítulo aplicarás lo aprendido para explorar cómo ha cambiado con el tiempo el salario medio entre distintas profesiones.
R
Análisis de clústeres en R
Curso
completado
