Clusterización de datos categóricos y no-categóricos

4 a 6 semanas
Lunes a viernes
Horario por definir

Tarifa en México*

Desde 25,000 MXN + IVA
3 meses sin intereses con tarjetas participantes

Tarifa internacional

Desde 1,250 EUR*
Clusterización de datos categóricos y no-categóricos Colegio Bourbaki

Objetivos

01
La dinámica del curso incluye tanto trabajos prácticos como conceptuales en las matemáticas involucradas.
02
El énfasis del contenido es en la lógica detrás de la elección, preprocesamiento, calibración, implementación y evaluación de estos modelos matemáticos.
03
Explicar las dificultades de clusterización en contextos no- euclidianos
04
Relación con las variables categóricas así como proponer algunas soluciones de clustering.
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Perfil de Estudiante

Para todos los cursos a la medida es necesario tener nociones básicas de programación en Python con énfasis en Machine Learning y manejo de Datos, algunos ejemplos de bibliotecas necesarias son Numpy, Pandas y Scikit Learn. Los alumnos que no cuenten con estos requerimientos pueden tomar nuestro curso Machine Learning & AI for the Working Analyst.

Clase abierta

Temario

1. Métricas y funciones de similitud

2. Algoritmos de clusterización arquimedianos

3. Dificultades del caso categórico

4. Dos soluciones para el caso mixto

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