Analítica de datos para la toma de decisiones
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
30h
Para nadie es un secreto el crecimiento exponencial en la cantidad de información disponible; tampoco es un secreto la también creciente necesidad del sector empresarial de contar con profesionales con conocimientos en analítica, pero más que eso, profesionales con las competencias para estructurar proyectos de analítica a partir del negocio, es decir, de los desafíos que tiene la empresa. De acuerdo con lo anterior, este curso tiene como principal objetivo, preparar a los participantes en la estructuración de proyectos de analítica a nivel avanzado, a partir del negocio, es decir, diseñando estrategias y valor agregado desde la experiencia en combinación con la analítica de datos, todo lo anterior para generar insumos para la toma decisiones con un mayor de manera más objetiva.
Información importante
Earlybird:
A tener en cuenta
Al finalizar el curso el estudiante: Conocerá la estructura básica de un núcleo atómico. Entenderá en qué forma los núcleos almacenan grandes cantidades de energía en su interior y cómo esta se puede extraer. Conocerá el funcionamiento básico de las bombas atómicas y termonucleares. Conocerá los diferentes tipos de misiles y entenderá el papel que ellos juegan a nivel militar y geoestratégico. Conocerá información básica sobre la evolución de los arsenales nucleares de las diferentes naciones. Conocerá aspectos básicos de la historia del desarrollo de las armas nucleares desde la Segunda Guerra Mundial hasta el día de hoy.
Profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en analítica de datos, para adquirir competencias en la elaboración de proyectos de analítica, dando especial énfasis a las necesidades del negocio, para desarrollar proyectos de transformación de datos en información para la toma de decisiones. Requisito: los participantes deberán contar con conocimientos básicos en programación y en estadística.
El curso tendrá componente teórico y práctico, haciendo énfasis en aplicaciones de negocio utilizando datos reales. Durante cada sesión de clase se presentarán los elementos conceptuales relevantes, los cuales irán acompañados por ejercicios aplicados utilizando el software R. De esta forma, el participante podrá enfrentarse a problemas de procesamiento y análisis de datos como instrumento para la toma de decisiones. El software estadístico R es una de las herramientas más utilizadas en el análisis de datos y en la estimación y cálculo de modelos estadísticos, de minería de datos y de aprendizaje de máquina. Su facilidad de uso y su versatilidad para generar nuevas herramientas ha permitido que innumerables colaboradores aporten, de manera periódica, nuevas formas de resolver problemas numéricos con esta herramienta.
Opiniones
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 14 años en Emagister.
Materias
- Mercados
- Toma de decisiones
- Análisis de datos
- Datos
- Business Intelligence
Profesores
Javier Deaza Chaves
Docente
Nicolás Suárez
Docente
Wilson Mayorga Mogollón
Docente
Programa académico
Carga y administración de datos: estructurados, semi estructurados y no estructurados.
Principios del web scrapping. Aprendizaje no supervisado Objetivo: Estudiar algunas técnicas del aprendizaje no supervisado que permiten, entre otras, identificar agrupaciones naturales y atipicidades en los conjuntos de información. Contenido:
Modelos de clustering.
Análisis de anomalías. Aprendizaje supervisado Objetivo: Entender el proceso de análisis que se sigue bajo el aprendizaje supervisado, estudiando algunos de los algoritmos más utilizados en problemas de clasificación y regresión. Contenido:
Problemas de clasificación vs problemas de regresión.
Algoritmos y modelos de aprendizaje supervisado. Aprendizaje supervisado para análisis de texto Objetivo: Realizar el preprocesamiento de información de texto, entrenar modelos, evaluar el desempeño de los modelos y realizar predicciones. Contenido:
Introducción a las características de lenguaje natural.
Tokenización.
Limpieza de datos.
Modelación. Modelos predictivos aplicados Objetivo: Presentar la aplicación de las herramientas vistas en el curso a problemas reales (a partir de la información estadística disponible). Contenido:
Aplicaciones y estudios de caso. Analítica de precios para gestión empresarial Objetivo: Analizar de manera práctica métodos cuantitativos para la toma de decisiones para segmentación de mercados y tarifación en entornos competitivos y con información limitada. Contenido:
Análisis de mercados.
Estrategias de tarifación.
Usos prácticos de la teoría de decisión bajo múltiples criterios.
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