Aprenda a realizar análise de cluster

A análise de cluster é um conjunto de ferramentas poderoso na bancada de trabalho de Ciência de dados. É usado para encontrar grupos de observações (clusters) que compartilham características semelhantes. Essas semelhanças podem orientar todos os tipos de decisões de negócios; por exemplo, em marketing, ela é usada para identificar grupos distintos de clientes para os quais os anúncios podem ser personalizados.

Explore Técnicas de Clusterização Hierárquica e K-Means

Neste curso, você aprenderá sobre dois métodos de clustering amplamente utilizados - clustering hierárquico e clustering k-means. Você não vai apenas aprender a usar esses métodos, vai desenvolver uma forte intuição sobre como eles funcionam e como interpretar seus resultados. Você desenvolverá essa intuição explorando três conjuntos de dados diferentes: posições de jogadores de futebol, dados de gastos de clientes no atacado e dados longitudinais de salários ocupacionais.

Aprimore suas habilidades com um estudo de caso prático

Você concluirá o curso aplicando suas novas habilidades a um estudo de caso baseado em salários médios e em como eles mudaram ao longo do tempo. Isso combinará técnicas de agrupamento hierárquico, como árvores de ocupação, preparação para exploração e visualização de clusters ocupacionais, com técnicas de k-means, incluindo análise do cotovelo e larguras médias de silhueta.

Os cursos da DataCamp são compostos por uma combinação de vídeos, artigos e exercicios de praticar, para que você tenha a chance de testar e consolidar suas novas habilidades, sentindo-se confiante para aplicá-las fora de um curso.

Análise de silhueta: desempenho no nível da observação

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