Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Probablemente conozcas Google News, que agrupa automáticamente artículos similares bajo un mismo tema. ¿Alguna vez te has preguntado qué proceso hay detrás para crear esos grupos? En este curso, te introducirás al aprendizaje no supervisado mediante clustering usando la biblioteca SciPy en Python. El curso cubre el preprocesamiento de datos y la aplicación de clustering jerárquico y k-means. A lo largo del curso, explorarás estadísticas de jugadores de un popular videojuego de fútbol, FIFA 18. Al finalizar, serás capaz de aplicar rápidamente diversos algoritmos de clustering a datos, visualizar los clústeres formados y analizar los resultados.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción al clustering
Antes de estar listo para clasificar artículos de noticias, necesitas conocer las bases del clustering. Este capítulo te familiariza con una clase de algoritmos de Machine Learning llamada aprendizaje no supervisado y, a continuación, te introduce el clustering, uno de sus métodos más populares. Conocerás dos técnicas habituales de clustering: el clustering jerárquico y el clustering k-means. El capítulo concluye con los pasos básicos de preprocesamiento antes de empezar a agrupar datos.
- Machine Learning no supervisado: conceptos básicos50 XP
- Unsupervised learning en el mundo real50 XP
- Avistamientos de Pokémon100 XP
- Fundamentos del análisis de clústeres50 XP
- Avistamientos de Pokémon: clustering jerárquico100 XP
- Avistamientos de Pokémon: clustering con k-means100 XP
- Preparación de datos para el análisis de clústeres50 XP
- Normaliza datos básicos en una lista100 XP
- Visualiza datos normalizados100 XP
- Normalización de números pequeños100 XP
- FIFA 18: Normaliza los datos100 XP
2
Clustering jerárquico
Este capítulo se centra en un algoritmo de clustering muy utilizado —el clustering jerárquico— y su implementación en SciPy. Además de explicar el procedimiento para realizar clustering jerárquico, te ayuda a responder una pregunta importante: ¿cuántos clústeres hay en tus datos? El capítulo finaliza con una revisión de las limitaciones del clustering jerárquico y las consideraciones a tener en cuenta al usarlo.
3
Clustering k-means
Este capítulo presenta un algoritmo de clustering diferente —k-means— y su implementación en SciPy. K-means supera la mayor desventaja del clustering jerárquico que se comentó en el capítulo anterior. Como los dendrogramas son específicos del clustering jerárquico, aquí se aborda un método para encontrar el número de clústeres antes de ejecutar k-means. El capítulo concluye con un repaso de las limitaciones de k-means y las consideraciones al usar este algoritmo.
4
Clustering en el mundo real
Ahora que ya conoces dos de las técnicas de clustering más populares, este capítulo te ayuda a aplicar lo aprendido a problemas reales. Primero se explica el proceso para encontrar los colores dominantes en una imagen y, después, se retoma el problema comentado en la introducción: el clustering de artículos de noticias. El capítulo termina con una discusión sobre el clustering con múltiples variables, lo que dificulta visualizar todos los datos.
Análisis de clústeres en Python
Curso
completado
