Introducción al Business Analytics: entendiendo las ideas detrás del universo Big Data

200$

Conoce el universo del Big Data y comienza a interpretar, manejar y entender el volumen de datos para la analítica, y poder gestionar técnicas cuantitativas de clasificación y predicción, con mayor eficiencia.

Inicia: Desde el 20 de junio al 10 de julio del 2022
Duración: 3 semanas / 12 horas académicas
Modalidad: Virtual

Categoría: Código SKU: 10-9-1-1-1 Etiqueta:

Descripción

Conoce el universo del Big Data y comienza a interpretar, manejar y entender el volumen de datos para la analítica, y poder gestionar técnicas cuantitativas de clasificación y predicción, con mayor eficiencia.

Información clave

Área

Gerencia y Estrategia

Fecha

Desde el 20 de junio al 10 de julio del 2022

Lugar

Plataforma Virtual

Duración

3 semanas / 12 horas académicas

Modalidad

Virtual

Incluye

Certificado de asistencia y material didáctico digital.

Perfil del participante

profesionales con la responsabilidad de contratar y coordinar estudios, basados en mediciones, en áreas de mercadeo, gerencia y negocios en general, con poca o ninguna
experiencia en técnicas cuantitativas de clasificación y predicción, así como a aquellos que estén interesados en aprender el lenguaje y las ideas relevantes de esta creciente área de desarrollo.

Metodología

• Clases en vivo en línea semanales.
• Aprendizaje con material de apoyo en la plataforma virtual.
• Actividades evaluadas de autoaprendizaje y foro de consultas.

Al finalizar el presente curso estarás en capacidad de entender y resolver problemas usando dos de las técnicas más importantes en el análisis cuantitativo, como lo son los árboles de clasificación y regresión y los modelos de regresión lineal.

  • Comprender el uso y el alcance de algunas
    técnicas cuantitativas como herramientas de
    trabajo en la toma de decisiones.
  • Entender qué es un problema de clasificación y
    cómo es posible resolverlo usando árboles de
    clasificación.
  • Entender qué es un problema de regresión y
    cómo puede ser resuelto usando modelos lineales
    o árboles de regresión.
  • Comprender cuál es el alcance de los modelos
    obtenidos y aprender a validarlos.
  • Proporcionar una visión general de otras técnicas
    y problemas comúnmente asociados a business
    analytics.

¿Qué es business analytics?

Problemas gerenciales y soluciones basadas en el análisis cuantitativo. Aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado. El proceso de data mining: comprensión del problema, entendimiento y preparación de los datos, modelaje, evaluación y puesta en práctica.

Árboles de clasificación y regresión

El algoritmo CART. Poda de árboles. Validación y elección del modelo.

Modelos de regresión lineal

Correlación entre variables de interés. Definición y supuestos de los modelos lineales Análisis de resultados.

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