¿Te gustaría aprender a segmentar a tus clientes con base a herramientas de data mining? Eso es precisamente lo que aprenderás en el curso "Análisis de Clusters para la Segmentación de Mercados." Soy Carlos Martínez, tengo una Maestría en Finanzas de la Universidad Centroamericana, un MBA de INCAE y un Ph.D. de la Universidad de St. Gallen en Suiza. He escrito más de 25 casos de enseñanza algunos de ellos incluidos en las bases de Harvard y Michigan. Durante mis estudios doctorales tuve la oportunidad de profundizar en R de la mano de los mejores profesor en ciencia de datos, aprendizajes que quiero compartir contigo.
Comenzaremos el curso con una breve introducción teórica a la segmentación de mercados y al algoritmo de agrupamientos K-means, para luego pasar a la parte medular del curso, basada en el método de aprender haciendo con el que desarrollaremos paso a paso tres casos prácticos en Rstudio: el primero relacionado a un almacén por departamentos, el segundo una tarjeta de crédito y el tercer, este último el proyecto del curso, un distribuidor de productos al mayoreo. Con el desarrollo de los casos aprenderás a normalizar los datos, estimar el número óptimos de clusters, hacer los agrupamientos y visualizar las medias de los atributos. El curso no sólo tiene el componente estadístico sino que hace mucho énfasis en el análisis y el storytelling a partir de los datos, ya que aprenderás a construir los perfiles de clientes a partir de los resultados.
El curso está diseñado para tanto para personas provenientes del área estadística buscando cómo aplicar esos conocimientos en el mundo real, como para profesionales de mercadeo interesados en conocer herramientas de minería de datos para aplicar en su practica profesional. El curso contiene una sección introductoria a R por lo que el único prerrequisito del curso es un conocimiento básico de estadística.
Te invito a revises la información del curso, veas algunas de las clases gratuitas y te inscribas. ¡Nos vemos en la primera clase!
