Análisis de Clusters para la Segmentación de Mercados

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Descubre el poder del Análisis de Clústeres para revolucionar la Segmentación de Mercados con Python y la innovadora asistencia de ChatGPT

Bienvenido al curso más avanzado y práctico en análisis de clústeres para la segmentación de mercados. Soy Carlos Martínez, con un amplio bagaje académico y profesional, incluyendo una Maestría en Finanzas, un MBA de INCAE, y un Ph.D. de la Universidad de St. Gallen en Suiza. Con más de 25 casos de enseñanza publicados y una profunda experiencia en R, ahora te brindo la oportunidad de unirte a mí en esta nueva aventura que incorpora Python y ChatGPT para llevar tus habilidades en ciencia de datos a un nuevo nivel.

¿Por qué este curso es un cambio de juego?

Hemos ampliado el curso para incluir dos nuevas secciones revolucionarias que utilizan Python, el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos, junto con la asistencia de ChatGPT. Este enfoque no solo te permite manejar el preprocesamiento de datos, la estandarización y la implementación de modelos de clústeres con Python sino que también te capacita para interpretar los resultados y construir narrativas convincentes sobre tus datos.

• Análisis de Clústeres (K-Means) con Python y ChatGPT: Aprenderás desde cómo estandarizar tus datos hasta implementar el algoritmo K-Means en Python. Pero vamos más allá: utilizando ChatGPT, te enseñaremos a perfilar y entender a tus clientes como nunca antes.

• K-Means + Componentes Principales (PCA) con Python y ChatGPT: Te llevaremos a través de técnicas avanzadas como PCA para reducir la dimensionalidad y mejorar tus análisis de clústeres. Con ChatGPT, interpretaremos los resultados para crear perfiles de clientes detallados y estrategias de marketing precisas.

Este curso es ideal tanto para profesionales del área estadística que buscan aplicar sus conocimientos en escenarios del mundo real como para profesionales de marketing que desean explorar herramientas de minería de datos avanzadas. Con una sección introductoria a R y ahora extendido con Python y ChatGPT, el único requisito es un conocimiento básico de estadística.

¿Qué te llevarás de este curso?

• Dominio del análisis de clústeres con Python para segmentación de mercados.

• Capacidad para preprocesar y estandarizar datos, determinar el número óptimo de clústeres, e implementar K-Means.

• Habilidades para usar PCA en la mejora de tus análisis y en la visualización de datos.

• Competencia en el uso de ChatGPT para interpretar datos y construir narrativas potentes que respalden tus estrategias de marketing y toma de decisiones.

Únete a nosotros en este viaje hacia la maestría en análisis de clústeres y abre nuevas puertas a oportunidades ilimitadas de segmentación de mercados. Inscríbete hoy y transforma tu capacidad para entender a tus clientes y tomar decisiones basadas en datos. ¡Nos vemos en la primera clase!

What You Will Learn!

• Introducción a R y Rstudio: Desde como instalar al programa hasta varias funciones de los paquetes del ecosistema tidyverse
• Conceptos básicos sobre segmentación y posicionamiento de mercados
• Introducción teórica al algoritmo de K-means
• Normalización de datos previo a la construcción de clusters
• Optimizar el número de clusters mediante los métodos de codo (WSS), silueta (Silhouette) y estadístico de brecha (Gap Stat)
• Elaborar y visualizar matriz de distancia con el paquete factoextra de R
• Optimizar el número de clusters mediante el paquete NbClust de R
• Construcción de clusters con la función kmeans de R
• Visualización de los atributos de clusters con ggplot2
• Análisis de los resultados, creación de perfiles de clientes y el storytelling detrás la segmentación

Who Should Attend!

• Estudiantes y profesionales de estadística, ciencia de datos y otras áreas numéricas interesados en desarrollar su capacidad de análisis y enfoque de negocios
• Estudiantes y profesionales de marketing y otras áreas funcionales relacionadas interesados en aprender herramientas de analítica de datos para aplicarlas a su práctica profesional

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