Data Science: Todo sobre Clustering

Machine learning está compuesto de un amplio abanico de técnicas diferentes que permiten encontrar respuesta a problemas de una forma sencilla y con altos niveles de confiabilidad. Dentro de todas estas opciones, los modelos de clustering son un MUST en el toolkit de todo Data Scientist, sin embargo, quizás puede resultar un poco confuso seleccionar qué modelo usar, considerando que existen muchos tipos y cada uno conlleva sus propias ventajas/desventajas.

Este taller dedicado exclusivamente a clustering constará de 2 partes. La primera será una breve introducción teórica para revisar algunos conceptos claves que necesitas manejar. Seguido a esto, comenzaremos un ejercicio 100% práctico donde probaremos los modelos de clustering más usados y así comprobar en terreno la diferencia que existen entre ellos.

Requisitos:

1. Debes traer tu computador con las siguientes herramientas instaladas:
   -Python
   -Jupyter Notebook
   -Git.

2. Además debes traer las siguientes librerías instaladas, en paréntesis va el nombre para que puedas instalarla desde pip.

-Pandas
-Numpy
-Matplotlib
-Seaborn
-Scikit-learn
-Hdbscan
-Umap

3. Ten en consideración que todo el material estará en GitHub, de modo que es útil que sepas hacer las siguientes acciones.
   -Clonar repositorios

El taller será dictado por Eli Carreño, la nueva Lead de Data Science de Women Who Code Santiago. Eli es Ingeniera Civil Industrial, comenzó como analista de negocios hace 4 años y de a poco fue descubriendo el potencial de la I.A. para potenciar las capacidades del Business Intelligence/Analytics y así resolver problemas más complejos. Actualmente es Data Scientist en Walmart, cuenta con certificación Knime en Advanced Analytics y un diplomado en Inteligencia Artificial en la PUCV.

Agenda:
19:00 Inicia registro y networking
19:15 Introducción e inicio del taller
21:00 finaliza el evento

Lugar por confirmar

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