Projeto de Dados em 1 aula - Clusterização com Python [Completo]

Описание: 🚀 Aprenda fazer clusterização de dados com Python, KMeans e Plotly em um projeto completo de ciência de dados em apenas 1 aula, passo a passo.

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🚀 Você sabe como construir um projeto de dados completo com Python?

Nesta aula, eu vou te mostrar como criar um projeto de clusterização com Python e KMeans, para segmentar clientes em grupos de comportamento e visualizar essas informações em um gráfico interativo incrível, tudo em apenas uma aula!

Veremos, passo a passo, como aplicar o algoritmo K-Means em uma base real de clientes, utilizando apenas duas variáveis: renda anual e score de gasto. Você vai ver como normalizar os dados com o Scikit-learn, escolher o número ideal de clusters e gerar visualizações dinâmicas com o Plotly Express.

Você também vai aprender conceitos essenciais de aprendizado de máquina não supervisionado, entender o método do “cotovelo” para definir o melhor número de clusters e criar gráficos que facilitam a análise e tornam suas apresentações muito mais profissionais.

Além disso, vou compartilhar dicas de como aplicar essa técnica em diferentes áreas, expandindo as possibilidades do seu projeto de ciência de dados.

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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação e consiga criar seus próprios projetos e automações!

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⏱️ Conteúdo da Aula

00:00 Introdução ao Projeto de Clusterização com Python
00:51 Explorando a Base de Dados de Clientes
01:33 Objetivos do Projeto e Etapas da Clusterização
02:03 Importando Dados com Pandas para Análise
02:56 Clusterização e Conceitos de Aprendizado Não Supervisionado
04:45 Selecionando Colunas para Segmentar Clientes
06:45 Como o Algoritmo K-Means Forma os Clusters
09:41 Normalização da Base de Dados com Scikit-learn
14:20 Definindo a Quantidade Ideal de Clusters
17:20 Visualizando os Clusters Criados no DataFrame
18:27 Gráfico Scatter Interativo no Plotly para Clusterização
21:00 Conclusão e Próximos Passos em Projetos de Ciência de Dados

#python #hashtagprogramacao