Diplomado en Machine Learning y Tópicos en Econometría Aplicados al Marketing

Institución Universitaria de Envigado - IUE

Diplomado

En Envigado

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Lugar

    Envigado

  • Horas lectivas

    127h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    Fechas disponibles

El curso de machine learning y econometría aplicado al marketing constituye una parte esencial en la formación y profundización de métodos estadísticos avanzados, y econométricos avanzados en de la formación de gerentes de mercadeo y áreas de planeación, ya que en él se presentan los aspectos formales, así como la aplicación de éstos sobre los principios generales de marketing y sus desarrollos recientes. La vinculación entre la teoría económica, el mercadeo, la estadística, la econometría y el machine learning con la evolución del mercadeo, se ha ido intensificando en años recientes, debido principalmente a la invaluable opinión de los estadísticos y matemáticos sobre la explicación de los fenómenos económicos reales y el comportamiento Humano.

Como consecuencia de la complejidad con la que avanza el mercado, los gerentes de mercadeo y analistas, cada vez más necesitan de herramientas estadísticas y matemáticas que les permitan vislumbrar y comprobar las principales hipótesis de dichos fenómenos. El curso de machine learning Y econometría aplicado al marketing ofrece una gran variedad de herramientas modernas prácticas que permiten a los departamentos de marketing generar y tratar Información para grandes ideas, brindar explicaciones a distintos fenómenos, como la segmentación, la clasificación, la transmisión de las políticas sobre las ventas, la medición de efectos Internos y externos, la predicción, conocimiento de las elasticidades entre otros.

Sedes y fechas disponibles

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Envigado (Antioquia)
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A tener en cuenta

Aprovechar la información de las PYMES para mejorar el análisis del mercado, haciéndolo más certero, optimizando sistemas y procesos, mejorando su productividad en el manejo de la información y permitiéndoles tomar mejores decisiones que se verán reflejadas en la labor de las organizaciones como lo son el conocimiento de las necesidades, gustos y hábitos de sus clientes, y la mejorar notoria de la relación y la comunicación con estos.

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Materias

  • E learning
  • Correspondencia
  • Generación
  • Indices
  • Hierarchical
  • Machine
  • Factorial
  • ANALISIS
  • Componentes
  • Cluster

Programa académico

Contenido

Unidad 1. Inferencia estadística
Unidad 2. Modelo de componentes principales CPA, análisis factorial y Correspondencia (enfoque en generación de índices y clúster)
Unidad 3. K-means clustering - Hierarchical clustering -Tsne
Unidad 4. Análisis GEO
Unidad 5. Clúster And networks
Unidad 6. Clasificación y predicción usando Machine Learning
Unidad 7. Modelos Adicionales en Machine Learning
Unidad 8. Tópicos en Micro Econometría
Unidad 9. Tópicos en Econometría Dinámica
Unidad 10. Pronósticos en Econometría

Información adicional

Entre el 14 de septiembre y el 12 de noviembre

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