Modelos de Clusterização: descoberta de padrões e segmentação de dados
O curso Modelos de Clusterização — Descoberta de Padrões e Segmentação de Dados foi desenvolvido para profissionais de dados que atuam com análise exploratória, segmentação e descoberta de padrões, em contextos em que não há rótulos previamente definidos.
Explore mais sobre o curso
Ao longo do curso, o participante aprenderá a aplicar técnicas de clusterização para entender a estrutura dos dados, identificar grupos semelhantes e gerar hipóteses analíticas que auxiliem investigações mais profundas. O conteúdo enfatiza a interpretação crítica dos agrupamentos, o impacto das decisões de pré‑processamento e os cuidados necessários para evitar segmentações artificiais ou enganosas. O curso prepara o profissional para utilizar clusterização como instrumento analítico, apoiando estudos exploratórios, análises comportamentais e entendimento de bases complexas no dia a dia do trabalho.
Módulos do Curso
- K‑Means Algoritmos de Clusterização
- Hierárquicos Algoritmos de Clusterização
- DBSCAN Algoritmos de Clusterização
- Métodos de validação interna Avaliação de Clusters
- Silhuete Score Avaliação de Clusters
- Davies Bouldin Avaliação de Clusters
- Indice de Jaccard Avaliação de Clusters
- Calinski Harabasz Avaliação de Clusters
- Limitações da avaliaçãod Avaliação de Clusters
- Normalização e padronização Pré‑processamento e Escalonamento
- Impacto das variáveis Pré‑processamento e Escalonamento
- Redução de dimensionalidade Pré‑processamento e Escalonamento
- Engenharia de Features Pré‑processamento e Escalonamento
- Segmentação de dados Interpretação e Uso Analítico
- Comunicação de resultados Interpretação e Uso Analítico
- Comunicando grupos ao comitê executivo Interpretação e Uso Analítico
- Riscos de interpretação indevida Interpretação e Uso Analítico
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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