Seminario Básico en Data Analytics

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Descripción

  • Tipología

    Seminario

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    8h

  • Duración

    Flexible

  • Envío de materiales de aprendizaje

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

Las empresas del sector financiero y dentro de ellas las compañías de seguros, son ricas en datos e información debido a su actividad y experimentan cada día una mayor presión de sus competidores.

El gran volumen de información y la relevancia que tienen los datos para las compañías de seguros, requiere que las áreas de mercadeo, se encuentren a la vanguardia del manejo de los datos y cuenten con las herramientas necesarias para poderlos estudiar y obtener de ellos información de gran valor para la compañía.

Con la evolución informática y el ahorro en costos de almacenaje, actualmente podemos aprovechar “las gemas” que tiene la información, por medio de técnicas de Minería de Datos y con ellas conocer los clientes en profundidad, obteniendo entre otros los siguientes beneficios:
Encontrar las variables que son determinantes, y no necesariamente obvias, para conformar grupos de clientes y así desarrollar la mezcla de mercadeo adecuada para ellos.
Identificar los clientes valiosos próximos a salir para generarles campañas activas de retención antes de que manifiesten su intención de retirarse.
Identificar los clientes con un mayor potencial de adquirir un nuevo producto o de aumentar el uso de los actuales, incrementando la efectividad de las campañas de mercadeo.
Predecir el comportamiento de los clientes y la rentabilidad de un prospecto, evitando que las empresas adquieran clientes poco atractivos.

A tener en cuenta

Llevar a cabo una capacitación en las técnicas en minería de datos, con aplicaciones en el área de seguros.

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2020

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Materias

  • Mercadeo
  • Seminarios
  • DATA
  • Analytics
  • Bases de datos

Profesores

Nicolás  Suárez

Nicolás Suárez

Docente

Economista y Especialista en Estadística de la Universidad Nacional de Colombia con Maestría en Finanzas Cuantitativas y Actuaría de la Universidad de Tilburg (Holanda). Ha sido Director de Proyectos de la Firma Risk Management Insight con responsabilidades en Diseñar y apoyar la implementación de políticas para la gestión eficiente de riesgos financieros a través de contratos derivados en empresas del sector real y Asesor de la UIAF en Diseñar e implementar modelos para el análisis de grandes bases de datos y Coordinar el grupo de análisis cuantitativo de información.

Programa académico

  • Conceptos básicos de minería de datos
  • Elementos de estadística – regresión lineal
  • Redes neuronales
  • Bases de redes neuronales
  • Definición
  • Construcción de la red
  • Entrenamiento a la red
    • Parámetros de entrenamiento
  • Tasa de aprendizaje
  • Momento
  • Decaimiento
    • Validación y uso del modelo
  • Árboles de clasificación
    • Bases conceptuales de los árboles de clasificación
    • Criterios de ramificación:
    • Poda de árboles
    • Métodos de generación de los árboles:
  • CHAID
  • Quest
  • C5
  • GRT
    • Ejercicios de práctica
  • Reglas de Asociación
  • Bases conceptuales de los reglas de asociación
  • Reglas triviales – reglas útiles
  • Tablas de Co-ocurrencia
  • Análisis de taxonomía
  • Ejercicios de práctica
  • Clusters
  • Bases fundamentales de la construcción de conglomerados
  • Medidas de asociación y distancia
  • Evaluación de conglomerados
  • Self organizing maps (Método de Kohonen)
  • Ejercicios de práctica

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