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Impartido por Carlos Martínez, PhD • Instructor with 20+ Best-Selling CoursesPago único de $2,800 MXN · acceso por 12 meses

Segmentación de Clientes: Clustering con K-Means y PCA

Segmentación, Clustering, K-Means, PCA, RStudio, R, Python, ChatGPT, Análisis de Datos, Estudio de Mercado, Marketing

Certificado oficial emitido por la SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso En línea · 40 h 8 unidades
Qué aprenderás

Lo que serás capaz de hacer

¿Te gustaría pasar de “tengo una base de clientes” a tengo segmentos claros, accionables y medibles ? En marketing, ventas y growth, el reto no es recolectar datos: el reto es convertirlos en perfiles útiles para decidir a quién hablarle, con qué propuesta de valor , por qué canal , y con qué prioridad . Para eso existe la segmentación basada en datos , y aquí es donde entra el análisis de clústeres. En este curso aprenderás a aplicar Clustering (K-Means) y PCA (Componentes Principales) para construir segmentaciones robustas y defendibles, con un enfoque práctico: desde el preprocesamiento hasta la interpretación y el “storytelling” del segmento . Mira lo que comentan algunos estudiantes: Efrain N. : “Va más allá de los indicadores numéricos… les da sentido en el contexto mercadológico… totalmente recomendado.” Pedro F. : “Muy didáctico y entretenido… no solo estadística, sino gestión empresarial.” Lorena Q. : “Excelente pedagogía… se entiende incluso sin conocimientos previos… lo recomiendo.” Samuel P. : “Bastante práctico… da la pauta para aplicarlo en la realidad.” Julio S. : “Buen curso con enfoque práctico.” ¿Qué vas a lograr? Al finalizar, podrás: Preparar datos para segmentación (limpieza, variables, estandarización ). Ejecutar K-Means y elegir un número razonable de clústeres (criterios prácticos como “método del codo”, métricas y validación conceptual). Usar PCA para reducir dimensionalidad y visualizar mejor los segmentos. Perfilar cada clúster (quién es, cómo se comporta, qué lo distingue). Traducir resultados a decisiones de marketing: personas/segmentos , enfoque de campañas, priorización comercial, retención, cross-sell, etc. Apoyarte en ChatGPT para acelerar la interpretación y construir descripciones claras de cada segmento (sin que la IA reemplace tu criterio analítico). Herramientas del curso Trabajamos con RStudio (R) y también incluimos el enfoque en Python , para que puedas aplicar los mismos conceptos en el stack que uses hoy (o el que te pidan mañana). ¿Para quién es este curso? Ideal si trabajas (o quieres trabajar) en: Marketing, Growth, CRM, Ventas, Customer Success Business Analytics / BI / Data y necesitas segmentar clientes/mercados con una base cuantitativa sólida. Prerrequisitos No necesitas ser “científico de datos”, pero sí te conviene: Conocimiento básico de estadística (promedios, dispersión, interpretación general). Ganas de trabajar con datos y seguir ejercicios paso a paso. Si quieres segmentar con rigor (sin caer en “segmentaciones intuitivas” difíciles de justificar), este curso te va a dar una metodología clara y aplicable. ¿Listo/a? Revisa las lecciones gratuitas y nos vemos en la primera clase.

  • Introducción a R y Rstudio: Desde como instalar al programa hasta varias funciones de los paquetes del ecosistema tidyverse
  • Conceptos básicos sobre segmentación y posicionamiento de mercados
  • Introducción teórica al algoritmo de K-means
  • Normalización de datos previo a la construcción de clusters
  • Optimizar el número de clusters mediante los métodos de codo (WSS), silueta (Silhouette) y estadístico de brecha (Gap Stat)
  • Elaborar y visualizar matriz de distancia con el paquete factoextra de R

Temario

UNIDAD 1 - Introducción · 6 lecciones

UNIDAD 1 - Introducción

  • ¡Bienvenida al Curso!Video · 2 min
  • Sección Completamente Opcional: Conociendo al Instructor Carlos Martínez, Ph.D.Video · 6 min
  • Estructura del CursoVideo · 9 min
  • ¿Qué es Segmentación?Video · 10 min
  • ¿Qué es Posicionamiento?Video · 6 min
  • Ejemplo de Segmentación y PosicionamientoVideo · 5 min
UNIDAD 2 - Análisis de Agrupamiento · 5 lecciones

UNIDAD 2 - Análisis de Agrupamiento

  • Introducción a la SecciónVideo · 1 min
  • ¿Qué es el Análisis de Agrupamiento/Cluster Analysis?Video · 6 min
  • Introducción a K-meansVideo · 5 min
  • Seleccionando número de Clusters (K): Criterio del CodoVideo · 5 min
  • Perfilando ClustersVideo · 8 min
UNIDAD 3 - Introducción a R para la Inteligencia y Analítica de Negocios · 39 lecciones

UNIDAD 3 - Introducción a R para la Inteligencia y Analítica de Negocios

  • Introducción a la SecciónVideo · 1 min
  • Descarga e Instalación de R y RStudioVideo · 4 min
  • Introducción a la interfaz de usuario RStudioVideo · 7 min
  • Instalación de paquetes y uso de la bibliotecaVideo · 5 min
  • Reglas de Coerción en RVideo · 3 min
  • Reglas de Coerción en RActividad · 0 min
  • Creando Objetos en RVideo · 3 min
  • Creando Objetos en RActividad · 0 min
  • Funciones en RVideo · 4 min
  • Funciones en RActividad · 0 min
  • Importando Datos desde ExcelVideo · 5 min
  • Importando Datos de Archivos con Datos Separados Comas *.csvActividad · 0 min
  • Accediendo a Datos de un DataframeVideo · 7 min
  • Exportando Datos en R (Archivo *.csv)Video · 6 min
  • Exportando Datos en R (Archivo *.csv)Actividad · 0 min
  • Datos Numéricos: Enteros y de Punto Flotante (Dobles)Video · 3 min
  • Datos Numéricos: Enteros y de Punto Flotante (Dobles)Actividad · 0 min
  • Factores y Variables Categóricas en RVideo · 3 min
  • Datos de CarácterActividad · 0 min
  • Datos Lógicos (Booleanos)Actividad · 0 min
  • Introducción a VectoresVideo · 9 min
  • Introducción a VectoresActividad · 0 min
  • Cortar e Indexar un Vector en RVideo · 3 min
  • Cortar e Indexar un Vector en RActividad · 0 min
  • Cambiando las Dimensiones de un Objeto en RVideo · 2 min
  • Cambiando las Dimensiones de un Objeto en RActividad · 0 min
  • Creando Matrices desde la ConsolaVideo · 9 min
  • Creando Matrices desde la ConsolaActividad · 0 min
  • Indexando MatricesVideo · 6 min
  • Indexando MatricesActividad · 0 min
  • Aritmética de MatricesVideo · 8 min
  • Aritmética de MatricesActividad · 0 min
  • Visualización de Datos con ggplot2Video · 2 min
  • Gráficos de BarraVideo · 7 min
  • Gráficos de DispersiónVideo · 16 min
  • Funciones de Transformación: dplyr IVideo · 10 min
  • Funciones de Transformación: dplyr IIVideo · 12 min
  • Ejemplo de dplyr + visualizaciónVideo · 7 min
  • Otras Funciones de Transformación: gather() y separate()Video · 13 min
UNIDAD 4 - Caso: Almacén por Departamentos · 12 lecciones

UNIDAD 4 - Caso: Almacén por Departamentos

  • Introducción al Caso y Descripción de VariablesVideo · 3 min
  • Obteniendo Datos de KaggleVideo · 2 min
  • Importando Datos en RVideo · 5 min
  • Normalización de DatosVideo · 7 min
  • Matriz de DistanciaVideo · 6 min
  • Número de ClustersVideo · 7 min
  • Construyendo ClustersVideo · 7 min
  • Graficando ClustersVideo · 4 min
  • Estimando Medias de AtributosVideo · 4 min
  • Transformación de Datos en Tres ColumnasVideo · 6 min
  • Graficando Medias de los Atributos para cada ClusterVideo · 4 min
  • Perfil de ClientesVideo · 12 min
UNIDAD 5 - Caso: Tarjeta de Crédito · 9 lecciones

UNIDAD 5 - Caso: Tarjeta de Crédito

  • Introducción a la SecciónVideo · 1 min
  • Planteamiento del Caso y Descripción de los DatosVideo · 7 min
  • Obteniendo Datos de KaggleVideo · 2 min
  • Importando DatosVideo · 3 min
  • Estimando el Número de ClustersVideo · 9 min
  • Construyendo ClustersVideo · 3 min
  • Estimando Medias de AtributosVideo · 5 min
  • Graficando Medias de los Atributos para cada ClusterVideo · 8 min
  • Perfil de ClientesVideo · 14 min
UNIDAD 6 - Proyecto del Curso: Caso Distribuidor Mayorista · 3 lecciones

UNIDAD 6 - Proyecto del Curso: Caso Distribuidor Mayorista

  • Introducción a la SecciónVideo · 1 min
  • Descripción del Caso y las VariablesVideo · 5 min
  • Solución del CasoVideo · 12 min
UNIDAD 7 - [NUEVA SECCIÓN] Análisis de Clústeres (K-Means) con Python y ChatGPT · 17 lecciones

UNIDAD 7 - [NUEVA SECCIÓN] Análisis de Clústeres (K-Means) con Python y ChatGPT

  • Introducción a la SecciónLectura · 0 min
  • ¿Por qué Debemos Estandarizar los Datos Previo al Análisis de Clustering?Lectura · 0 min
  • Preprocesamiento y Estandarización de DatosActividad · 0 min
  • Un Breve Comentario Sobre las Actividades (Preguntas y Tareas) del CursoVideo · 2 min
  • Preprocesamiento de Datos para Análisis de ClusteringCuestionario · 10 min
  • Solución Tarea Preprocesamiento de Datos para Análisis de ClusteringVideo · 10 min
  • Determinando el Número de Clústeres por el Método del CodoCuestionario · 15 min
  • Solución Tarea Determinando el Número de Clústeres por el Método del CodoVideo · 12 min
  • Implementación de Clustering en PythonActividad · 0 min
  • Práctica Guiada (Udemy Labs): Clustering con K-MeansVideo · 12 min
  • Implementando K-Means ClusteringCuestionario · 15 min
  • Solución Tarea Implementando K-Means ClusteringVideo · 13 min
  • Perfilación de Clientes mediante Análisis de Clustering con ChatGPTLectura · 0 min
  • Análisis de Clustering y Perfilación de Clientes con Python y ChatGPTCuestionario · 15 min
  • Solución Análisis de Clustering y Perfilación de Clientes con Python y ChatGPTVideo · 14 min
  • Introducción a los Role PlaysLectura · 0 min
  • Segmentación de Clientes con K-Means y Análisis Asistido por ChatGPTProyecto · 0 min
UNIDAD 8 - [NUEVA SECCIÓN¨] K-Means + Componentes Principales (PCA) con Python y ChatGPT · 16 lecciones

UNIDAD 8 - [NUEVA SECCIÓN¨] K-Means + Componentes Principales (PCA) con Python y ChatGPT

  • Introducción a la SecciónLectura · 0 min
  • Datos tarjetacredito.csv para la Serie de Tareas sobre PCALectura · 0 min
  • Gráfico de Varianza Explicada AcumuladaCuestionario · 15 min
  • Solución Tarea Gráfico de Varianza Explicada AcumuladaVideo · 12 min
  • Variables Latentes con PCA en Python y la Asistencia de ChatGPTCuestionario · 15 min
  • Solución Tarea Variables Latentes con PCA en Python y la Asistencia de ChatGPTVideo · 13 min
  • Implementando K+Means + PCA. Interpretación con ChatGPTCuestionario · 20 min
  • Solución Tarea Implementando KMeans + PCAVideo · 18 min
  • Frecuencia y Proporción de ObservacionesCuestionario · 10 min
  • Solución Tarea Frecuencia y Proporción de ObservacionesVideo · 6 min
  • Gráfico de Clústeres en 3D con la Asistencia de ChatGPTCuestionario · 10 min
  • Solución Gráfico de Clústeres en 3D con la Asistencia de ChatGPTVideo · 4 min
  • Del Análisis de Clústeres a la Personalización del Marketing MixLectura · 0 min
  • Reunión de Justificación Técnica: Aplicación de PCA en Segmentación de ClientesProyecto · 0 min
  • ConclusiónVideo · 1 min
  • ¿No Puedes Ver tu Certificado de Finalización del Curso? ¡Aquí te Explico!Video · 11 min
Certificado oficial

Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma

Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.

Tu certificado con INEC

  • Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
  • Documento oficial con folio verificable en línea
  • Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez

Otras plataformas en línea

  • Constancia privada emitida por la misma plataforma
  • Solo acredita horas cursadas o asistencia
  • Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona

Tu itinerario, de la inscripción al certificado

  1. 1

    Inscripción con pago único

    Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.

  2. 2

    Estudias a tu ritmo

    8 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.

  3. 3

    Cuestionarios por unidad

    9 cuestionarios para comprobar lo aprendido.

  4. 4

    Certificado

    Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.

Lo que obtienes

Un certificado oficial de la SEP

Muestra del certificado: Segmentación de Clientes: Clustering con K-Means y PCA

Muestra · verificable por folio y QR

  • Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
  • Contenido impartido por Carlos Martínez, PhD • Instructor with 20+ Best-Selling Courses.
  • Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo Conexión estable a internet
Pago único

Empieza hoy, a tu ritmo

Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.

  • 8 unidades · 107 lecciones · 40 h
  • 12 meses de acceso
  • 9 cuestionarios de evaluación
  • Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Pago único
$2,800MXN
Acceso por 12 meses
Inscribirme Hablar con un asesor
Preguntas frecuentes

Sobre tu inscripción

¿Cómo es el pago?

Un solo pago de $2,800 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.

¿Cuánto tiempo tengo acceso?

12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.

¿Quién imparte el contenido?

El curso es impartido por Carlos Martínez, PhD • Instructor with 20+ Best-Selling Courses; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.

¿Qué pasa cuando vence mi acceso?

Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.

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