O trabalho de segmentação de clientes começa pela decisão de onde a IA pode ajudar e onde a verificação humana pelo analista deve prevalecer. Este curso demonstra como transitar de dados brutos de clientes para segmentos sólidos e justificáveis, abordando com rigor a preparação dos dados, a seleção de variáveis, a implementação do código de agrupamento, a interpretação, a validação e a documentação. O conteúdo foi desenvolvido para analistas e profissionais de dados que buscam o suporte da IA sem abrir mão do raciocínio que confere confiabilidade à segmentação.
O curso aborda o mapeamento do fluxo de trabalho de segmentação, a verificação de dados prontos para segmentação, a seleção de atributos (*feature selection*) versus a engenharia de atributos (*feature engineering*) e o uso seguro de *notebooks* de agrupamento (*clustering*) gerados por IA. Também trata da interpretação de agrupamentos, da validação de segmentos para além do coeficiente de silhueta, bem como das questões de privacidade, propriedade intelectual, viés e auditabilidade associadas ao uso de IA em análises de clientes.