Forecasting and machine learning
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Aprendí a crear estrategías que me permitan en mi negocio alcanzar objetivos a partir del uso de la inteligencia artificial. Puedo ahora identificar las mejores áreas para la implementación temprana de las soluciones de inteligencia artificial y entender como escalarlas.
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Curso
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Aprende técnicas para identificar patrones de comportamiento en los clientes.
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Tipología
Taller
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Metodología
Online
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Horas lectivas
50h
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Inicio
Fechas a elegir
Para mejorar los beneficios empresariales es importante comprender la conducta del cliente objetivo, y de ese modo diseñar planes de negocio que se adapten a la demanda en diferentes temporadas, si necesitas aprender al respecto para destacar tu empresa, el curso de Forecasting and machine learning es una gran oportunidad que Emagister te facilita el día de hoy, lo imparte CEDA Centro de Especialización en Data y Analítica mediante su campus online, con una duración flexible para que puedas aprender a tu ritmo, con la ayuda del tutor personal y material formativo actualizado.
El forecasting es un concepto muy arraigado con machine learning, esto debido a que se complementan, pues el primero consiste en realizar una previsión o pronóstico, mientras que el machine learning o también conocido como aprendizaje automatizado, se dedica a la formación de inteligencias artificiales capaces de “aprender”, para el cual se utiliza un proceso de análisis masivo de datos, que permiten al bot identificar patrones y elaborar predicciones, asumiendo un margen de error; el curso combina de manera increíble ambos conceptos y los desarrolla de modo tal que el alumno sea capaz de comprender y predecir correctamente las ventas, teniendo en cuenta su sentido común y la marcha de años anteriores en las diversas temporadas para planificar de mejor modo las promociones.
Comienza ahora y logra grandes cambios en tu vida y futuro profesional, un pequeño paso a la vez, de momento debes presionar en “Matricúlate ahora” para completar el proceso y asegurar tu cupo, recuerda que Emagister cuenta con una gran variedad de formas de pago.
Información importante
Documentos
- Ceda_011_forecasting_and_machine_learning_compressed.pdf
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Conocer sobre el pronóstico mediante operaciones aritméticas utilizando el maching learning. Identificar nuevas capacidades profesionales necesarias para tu negocio. Desarrollar un plan estratégico para la gestión del cambio en tu equipo, departamento u organización. Identificar el riesgo y los beneficios de los nuevos proyectos vinculados a la ciencia de datos.
Personal con interes en conocimiento sobre analisis de resultados para toma de desiciones aplicando diversos metodos estadisticos.
No es necesario cumplir con requisitos previos para realizar esta formación.
Recibirás una titulación propia de CEDA Centro de Especialización en Data y Analítica en "Forecasting and machine learning".
Autoplaneado, avanza a tu ritmo de manera práctica con contenido de actualidad. Ejemplos reales. En el Centro de Especialización en Data y Analítica son un grupo de especialistas enfocados en dotar a los líderes de las herramientas necesarias para proponer y sustentar decisiones basadas en datos.
Un asesor te contactará por vía telefónica para resolver las dudas que tengas sobre el curso, y si lo deseas, realizar el proceso de matriculación junto a ti.
Opiniones
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Aprendí a crear estrategías que me permitan en mi negocio alcanzar objetivos a partir del uso de la inteligencia artificial. Puedo ahora identificar las mejores áreas para la implementación temprana de las soluciones de inteligencia artificial y entender como escalarlas.
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Usuario Anónimo
Materias
- Machine learning
- Inteligencia artificial
- Strategy analytics
- Planteamiento del problema
- Decisiones estratégicas
Temario
1. Analítica para la gestión
- Introducción Strategy Analytics
- Tendencias Analytics
2. Implementación práctica a elección propia
- Gestión de Fuentes Externas
- Tipos de investigación
- Planteamiento del problema
3. Métodos hipotéticos
- Independencia
- Anova
- Taguchi
4. Presentación, creación y desarrollo
- Creación y desarrollo
5. ¿Qué es el aprendizaje automático?
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- ¿Qué es el aprendizaje maquina?
- ¿Cuáles son las técnicas de aprendizaje máquina?
6. Aprendizaje máquina práctico
- ¿Qué es un framework de programación? (Tidy Models)
- ¿Cómo se entrena un modelo?
- Regresión Lineal
- ¿Por qué es necesario separar los datos?
- Separación de un data set en set de entrenamiento y set de prueba
7. Aprendizaje máquina práctico – clasificación
- ¿Qué son los árboles de decisión?
- ¿Cómo puedo medir el desempeño de un algoritmo de decisión?
- ¿Qué es una matriz de confusión?
- ¿Qué son las curvas ROC?
- Implementado un árbol con Tidy Models
8. Random Forests
- ¿Qué es un algoritmo de ensamble?
- ¿Qué es un bosque de árboles de decisión (RF) y cómo se implementa Tidy Models?
- ¿Qué son los hiperparámetros y para qué sirven?
- ¿Qué es la validación cruzada?
9. Técnicas complementarias de Machine Learning
- El problema de tener muchas dimensiones
- ¿Cómo reducir el número de dimensiones con PCA?
- Principal Component Analysis (PCA) para la visualización en tidy models
- Usando PCA en la regresión lineal
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