¿Recuerdas que en muchas aplicaciones tratamos de analizar patrones y agruparlos? Bueno, en este curso aprenderás algunas técnicas que intentan reproducir la capacidad del ser humano de identificar similitudes y separarlas en grupo. El clustering es una de estas técnicas y sirven para segmentar datos en grupos iguales o similares sobre con base a ciertas características. Al finalizar el curso, serás capaz de entender la importancia de manejar la información y de explorar por ti mismo distintas bases de datos. Este curso es fundamental en un/a profesional con habilidades básicas de un científico de datos o Data Scientist.
El objetivo de este curso es presentar la amplia gama de técnicas en aprendizaje no supervisado para datos mixtos.

Contenido

• Análisis Exploratorio de Datos mixtos.
• Medidas de disimilaridad para datos. mixtos.
• Técnicas de reducción de dimensionalidad para datos mixtos:
  • FAMD
  • PCA Mix
• Técnicas de reducción de dimensionalidad avanzadas:
  • RPCA
  • t-SNE
• Técnicas de clustering para datos mixtos:
  • K-Prototypes
  • Técnicas con distancias alternativas
• Técnicas de clustering avanzadas:
  • DBSCAN
  • Clustering Difuso
• Métodos de evaluación de calidad del cluster