Curso Gratis de Minería de Datos [Clase 10 - Conglomerados o Agrupamiento ] скачать в хорошем качестве

Curso Gratis de Minería de Datos [Clase 10 - Conglomerados o Agrupamiento ]

¡Bienvenid@ a la Clase 10 de nuestro Curso Gratuito de Minería de Datos con enfoque en Ciencia de Datos! En esta sesión, nos adentraremos en uno de los pilares del análisis no supervisado: los conglomerados (clustering). Aprenderás cómo agrupar datos según su similitud, sin necesidad de etiquetas, utilizando técnicas jerárquicas y particionales, y descubriendo estructuras ocultas en tus datos. 🚀 ¿Qué aprenderás hoy? ✔️ ¿Qué es un conglomerado o clúster? ✔️ Diferencias entre agrupamiento jerárquico y particional ✔️ Cómo medir la similitud o diferencia entre observaciones con: Distancia Euclidiana Distancia Manhattan Distancia Hamming Distancia Levenshtein ✔️ Métricas de similitud para variables categóricas o vectoriales: Similitud de coseno Coeficiente de Jaccard Correlación de Pearson ✔️ Casos de uso reales de clustering en segmentación de clientes, análisis de texto, patrones de comportamiento y más 💡 ¿Para quién es esta clase? Si estás buscando técnicas para descubrir grupos naturales en tus datos, ya sea para segmentar usuarios, productos o comportamientos, esta clase es para ti. Ideal para quienes trabajan con datos sin etiquetas y desean aplicar agrupamiento en ciencia de datos, marketing, bioinformática o sistemas de recomendación. 📥 Descarga aquí la diapositiva de la Clase 10: 👉 https://drive.google.com/file/d/1LgZg... 📌 Suscríbete para seguir aprendiendo con nosotros: 👉 YouTube: @jorgeklz 📣 Comparte este video con estudiantes, colegas o profesionales interesados en Data Science, Machine Learning y análisis de patrones de comportamiento. #MineríaDeDatos #Conglomerados #Clustering #Agrupamiento #DataScience #MachineLearning #Similitud #Distancia #CursoGratis #AprendizajeNoSupervisado #UTM #Ecuador #KMeans #Jerárquico #Pearson #Coseno #Jaccard