Ofertas académicas

En este listado encontrará ofertas académicas de las diferentes organizaciones que forman parte de la Ciudad del Saber. La FCDS no asume ninguna responsabilidad sobre las oportunidades ofrecidas por estas organizaciones.

Publicado el 29 de Noviembre de 2021

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

Fecha límite: 29 de Noviembre de 2021


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.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

Dirigido a 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..

 

OBJETIVOS

- 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.

 

CONTENIDO

¿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.

 

DATOS ADICIONALES

Fecha de incio: 29 de noviembre

Modalidad: virtual.

Para mayor información: info@iesa.edu.pa / (507) 63053678

Para más información puede enviar un mensaje o visita este enlace

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