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      <title>BA Emprende - Clase 3 by Ing. Layla Scheli</title>
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      <description>Hecho con encanto</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2021-11-22 22:52:15 UTC</pubDate>
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         <title>Consignas</title>
         <author>laylascheli</author>
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         <description><![CDATA[<div>Investigar sobre aplicaciones de los algoritmos de clustering en la industria, ejemplos y usos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:14:10 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author></author>
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         <pubDate>2021-11-25 20:19:20 UTC</pubDate>
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         <title>Clustering </title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Es una técnica muy usada en el ámbito de la analítica de negocio que permite encontrar grupos similares dentro de un conjunto de datos.<br><br>Aplicacion en la industria:<br>-&gt;&nbsp;Por ejemplo, permite segmentar nuestros clientes en base de sus atributos.&nbsp; Y esta segmentación nos va permitir diseñar una experiencia de cliente más personalizada.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:20:43 UTC</pubDate>
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         <title>Qué es y para qué sirve el clustering</title>
         <author></author>
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         <title>https://machinelearningmastery.com/clustering-algorithms-with-python/</title>
         <author>fdquispe</author>
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         <pubDate>2021-11-25 20:21:33 UTC</pubDate>
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         <title>https://www.unir.net/ingenieria/revista/clustering/</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2021-11-25 20:22:11 UTC</pubDate>
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         <title>En la industria bancaria, se usan algoritmos de clustering para identificar clusters de clientes, por ejemplo, para encontrar clientes leales, frente a clientes que abandonan-</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2021-11-25 20:23:07 UTC</pubDate>
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         <title>Clustering validity</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Comprobar la validez de los resultados obtenidos&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:24:56 UTC</pubDate>
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         <title>https://empresas.blogthinkbig.com/algoritmo-k-means-clientes-pokemons/</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913197543</link>
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         <pubDate>2021-11-25 20:25:21 UTC</pubDate>
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         <title>Análisis de grupos o agrupamiento es la tarea de agrupar objetos por similitud, en grupos o conjuntos de manera que los miembros del mismo grupo tengan características similares. Es la tarea principal de la minería de datos exploratoria y es una técnica común en el análisis de datos estadísticos</title>
         <author></author>
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         <pubDate>2021-11-25 20:25:28 UTC</pubDate>
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         <title>Aplicación de las técnicas de agrupamiento para la distribución cuasi-óptima de una red híbrida WDM-TDM/PON  en cascada multinivel que da soporte a una Smart city </title>
         <author>MFMyM</author>
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         <title>https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0718-07642018000300089&amp;lang=pt</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913198448</link>
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         <pubDate>2021-11-25 20:26:29 UTC</pubDate>
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         <title>Caso de estudio: Fake news detector</title>
         <author>martxdx</author>
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         <description><![CDATA[<div>Unos alumnos de la universidad de California lograron crear un programa que detecta fake news haciendo uso del clustering. Analizaban las noticias y guardaban en clusters distintos a las palabras segun la frecuencia en que aparecian en noticias falsas. Luego, utilizaron esos clusters para crear su algoritmo y así poder detectar las fake news.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:27:23 UTC</pubDate>
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         <title>Clustering</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>El algoritmo de clustering busca el agrupamiento o segmentacion de datos. La libreria&nbsp; <a href="https://www.iartificial.net/librerias-de-python-para-machine-learning/#scikit-learn">scikit-learn</a> implementa varias tecnicas como&nbsp;<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means">K-Means</a>,&nbsp;<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#mean-shift">Mean-shift</a>,&nbsp;<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#spectral-clustering">Spectral clustering</a>,&nbsp;<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#dbscan">DBSCAN</a> entre otros (https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html) siendo muy usado para iniciar con el aprendiza el K-means. Se dividen en algoritmos particionales o jerarquicos. Como caso de exito esta Mazda en España que encontro 5 grupos entre sus clientes para el diseño de sus productos en base a sus necesidades.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:27:55 UTC</pubDate>
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         <title>https://www.youtube.com/watch?v=mtDncHlts4k</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913200385</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:28:40 UTC</pubDate>
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         <title>Clustering</title>
         <author>johnruizescalante</author>
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         <description><![CDATA[<div>1. Segmentacion de mercado<br>http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0123-921X2013000300014</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:29:31 UTC</pubDate>
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         <title>Utilización de software de Big Data en la arquitectura y la planificación urbano-territorial</title>
         <author>MFMyM</author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913201367</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:29:47 UTC</pubDate>
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         <title>curso segmentacion y clustering</title>
         <author>johnruizescalante</author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913203894</link>
         <description><![CDATA[<div>https://classroom.udacity.com/courses/ud981</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:32:46 UTC</pubDate>
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         <title>Explorar</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/laylascheli/kjefzk92p4inwdon/wish/1913204402</link>
         <description><![CDATA[<div>Una de las ventajas de los algoritmos no supervisados es que nos permite descubrir agrupamientos no lineales que a simple vista se escapan.<br><br>En una estrategia de segmentación profesional no puede faltar este tipo de análisis.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-11-25 20:33:23 UTC</pubDate>
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