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Segmentação Avançada de Clientes: Ciência de Dados e ML aplicados a Marketing, Vendas e CRM

Em muitos projetos de marketing, vendas e CRM, a segmentação de clientes é tratada de forma superficial: agrupamentos genéricos, clusters pouco interpretáveis e resultados que dificilmente se traduzem em ações concretas de negócio. Na prática, isso gera análises que “fazem sentido no Python”, mas não se sustentam na tomada de decisão.

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Segmentação Avançada de Clientes: Ciência de Dados e ML aplicados a Marketing, Vendas e CRM
ciência de dados

Explore mais sobre o curso

O curso Segmentação Avançada de Clientes foi desenvolvido para profissionais que precisam ir além da clusterização básica e aprender a construir, interpretar e transformar segmentos em decisões estratégicas reais, conectando Ciência de Dados, Machine Learning e contexto de negócio. O foco do curso está em segmentação como processo analítico completo: desde a escolha das variáveis e técnicas estatísticas, passando pela construção de clusters robustos (PCA, K-Means, engenharia de features e análise de outliers), até a interpretação profunda dos segmentos, suas histórias comportamentais e a conversão dos resultados em personas acionáveis para marketing, vendas e comercial. Ao longo do curso, o participante aprende não apenas como segmentar, mas por que um segmento existe, como ele se comporta e quais oportunidades estratégicas ele representa, elevando a segmentação de clientes a um patamar verdadeiramente decisório.

Módulos do Curso

  • Organização de projetos Arquitetura de Código em Python
  • Padrões de design Arquitetura de Código em Python
  • Separação de responsabilidades Arquitetura de Código em Python
  • Programação Orientada a Objetos em Python Arquitetura de Código em Python
  • Separação de responsabilidades Arquitetura de Código em Python
  • Design Patterns Arquitetura de Código em Python
  • Concorrência e Paralelismo em Python Arquitetura de Código em Python
  • Código limpo e legível Boas Práticas e Manutenibilidade
  • Revisão de código Boas Práticas e Manutenibilidade
  • Padronização de projetos Boas Práticas e Manutenibilidade
  • Gargalos comuns em Python Performance e Eficiência
  • Uso eficiente de memória e CPU Performance e Eficiência
  • Avaliação de impacto em pipelines Performance e Eficiência
  • Testes automatizados Testes e Confiabilidade
  • Prevenção de regressões Testes e Confiabilidade
  • Sustentação de código em produção Testes e Confiabilidade
  • Tomada de decisão técnica Papel do Especialista em Python para Dados
  • Liderança e mentoria Papel do Especialista em Python para Dados
  • Evolução contínua de sistemas Papel do Especialista em Python para Dados

Confira tudo que voce vai dominar neste curso.

Investimento

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Construção de segmentações avançadas com base estatística e de ML
Seleção criteriosa de variáveis e dimensões de negócio
Aplicação de PCA e K-Means de forma interpretável
Uso de engenharia de features para enriquecer clusters
Identificação e exploração estratégica de outliers
Refinamento de clusters com abordagem semi-supervisionada
Análise profunda do comportamento de cada segmento
Conversão de clusters técnicos em personas acionáveis
Cientistas de Dados e profissionais de Machine Learning
Analistas de Dados e Analytics
Profissionais de Marketing e CRM
Profissionais de Varejo e Consumo
Equipes Comerciais e de Vendas
Profissionais de Inteligência de Mercado
Pessoas que já trabalham com dados e desejam gerar impacto real no negócio
Conhecimento prévio de Python básico
Experiência com estruturas de dados e funções
Vivência inicial em análise ou pipelines de dados
Especialistas
Mathias Brem Analytics Expert e Cofundador da Rox Partner
Romerito Morais Líder de Engenharia de Dados