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.

cluster	Milk	Grocery	Frozen	cluster size
1	16950	12891	991	5
2	2512	5228	1795	29
3	10452	22550	1354	5
4	1249	3916	10888	6

Interpretación de los clústeres de clientes mayoristas

Análisis de clústeres en R

Ejercicio interactivo práctico