Curso de Machine Learning: Análisis Cluster con R

• Comprender los fundamentos del clustering y su utilidad en Machine Learning no supervisado.
• Preparar datos y seleccionar medidas de distancia adecuadas.
• Aplicar k-medias y métodos jerárquicos de agrupación con R.
• Interpretar dendrogramas, clusters y patrones emergentes.
• Validar la calidad, estabilidad y utilidad de los grupos obtenidos.

Dirigido a profesionales del análisis de datos, estudiantes, investigadores y doctorandos que quieren aplicar técnicas de agrupación para descubrir estructuras ocultas en los datos. Recomendado para personas con conocimientos básicos de R.

• Analista de datos capaz de segmentar observaciones y descubrir grupos naturales en grandes conjuntos de datos.
• Profesional de investigación, marketing, salud, negocio o ciencias aplicadas que necesita identificar patrones sin variable objetivo.
• Apoyo en proyectos de segmentación, perfiles de clientes o pacientes, agrupación de casos, análisis exploratorio y decisión estratégica.
• Base para especialización en aprendizaje no supervisado, Data Mining y análisis multivariante.