Seminario Básico en Data Analytics

5.0
2 opiniones
  • Me ha encantado realmente la atención de este excelente lugar, su comida, el personal de trabajo y toda la forma que tienen para trabajar, con profesionales y dispuestos a ayudar todo el tiempo. Mis totales respetos, son un lugar maravilloso, quedo totalmente agradecido con sus servicios. Espero que nunca cambien su gran calidad, los recomiendo al 100%. Le doy unos agradecimientos especiales a todo el excelente personal de trabajo del lugar.
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  • En el INS encuentras personas dispuestas a ayudarte realmente con tu problema, conmigo lo han hecho muchas veces y si se llega a presentar algún inconveniente igualmente me van a dar soluciones rápidas y eficientes.
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Curso

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Descripción

  • Tipología

    Seminario

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    8h

  • Duración

    3 Días

  • Campus online

  • Envío de materiales de aprendizaje

  • Tutor personal

  • Clases virtuales

Profundiza en la Minería de Datos en Seguros

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

Al finalizar el curso, los estudiantes estarán en capacidad de:

Comprender el concepto de Minería de datos.
Conocer y aprender a aplicar estas técnicas en temas de mercadeo y otras áreas de la Empresa.
Aprender a utilizar software especializado para realizar la minería de datos

Trabajadores de las áreas de analítica de las compañías de seguros, mercadeo y financiero o personas con intereses en aprender en el análisis de datos

Conocimientos básicos en Excel y estadística

Diploma en Data Analytics en Seguros

Tendremos enfoque en los ramos de seguros generales

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Opiniones

5.0
  • Me ha encantado realmente la atención de este excelente lugar, su comida, el personal de trabajo y toda la forma que tienen para trabajar, con profesionales y dispuestos a ayudar todo el tiempo. Mis totales respetos, son un lugar maravilloso, quedo totalmente agradecido con sus servicios. Espero que nunca cambien su gran calidad, los recomiendo al 100%. Le doy unos agradecimientos especiales a todo el excelente personal de trabajo del lugar.
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  • En el INS encuentras personas dispuestas a ayudarte realmente con tu problema, conmigo lo han hecho muchas veces y si se llega a presentar algún inconveniente igualmente me van a dar soluciones rápidas y eficientes.
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100%
4.9
excelente

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Isaac Camacho

5.0
14/02/2022
Sobre el curso: Me ha encantado realmente la atención de este excelente lugar, su comida, el personal de trabajo y toda la forma que tienen para trabajar, con profesionales y dispuestos a ayudar todo el tiempo. Mis totales respetos, son un lugar maravilloso, quedo totalmente agradecido con sus servicios. Espero que nunca cambien su gran calidad, los recomiendo al 100%. Le doy unos agradecimientos especiales a todo el excelente personal de trabajo del lugar.
¿Recomendarías este curso?:

Maikol Blandon Arley

5.0
12/02/2022
Sobre el curso: En el INS encuentras personas dispuestas a ayudarte realmente con tu problema, conmigo lo han hecho muchas veces y si se llega a presentar algún inconveniente igualmente me van a dar soluciones rápidas y eficientes.
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Logros de este Centro

2022

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La valoración media es superior a 3,7

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Materias

  • Estadística
  • Prevención
  • Protección de datos
  • Redes neuronales
  • Tecnología
  • Minería
  • Responsabilidad
  • Redes
  • Riesgos
  • Datos
  • Tecnologías
  • ANALYTICS
  • Taxonomía
  • Big Data
  • Enfoques
  • Antecedentes normativos
  • Estafas
  • CHAID
  • Kohonen

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.

Temario


  • 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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