Curso Corto

Introducción a los Modelos Analíticos para Data Science

En el dominio de la ciencia de datos, resolver problemas y responder preguntas a través del análisis de datos es una práctica estándar. A menudo, los científicos de datos construyen modelos para predecir resultados o para descubrir patrones subyacentes, con la meta de obtener insights. Después, las organizaciones pueden usar estos insights para tomar medidas que mejoren los siguientes resultados.
Inicio
Duración
28 horas / 6 semanas
Precio
S/.
490
DOBLE CERTIFICACIÓN
(25 comentarios)
por Tecsup y UTEC

Profesionales con experiencia en roles de liderazgo en áreas de negocio, marketing, comercial, IT, BI o Finanzas.

En el dominio de la ciencia de datos, resolver problemas y responder preguntas a través del análisis de datos es una práctica estándar. A menudo, los científicos de datos construyen modelos para predecir resultados o para descubrir patrones subyacentes, con la meta de obtener insights. Después, las organizaciones pueden usar estos insights para tomar medidas que mejoren los siguientes resultados.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

  • Comprender claramente el rol de los modelos analíticos para la toma de decisiones basadas en datos ciertos.
  • Identificar distintas alternativas de modelos a aplicar según el tipo de problema a resolver.
  • Analizar y proponer oportunidades de uso en el negocio de los modelos analíticos revisados en el curso.
  • Identificar los riesgos que deben mitigarse con un eficiente control de la aplicación de los modelos analíticos.
  • Desarrollar capacidades de formulación de hipótesis de negocio que puedan traducirse en especificaciones para soluciones analíticas.
  • Conocer el rol que las herramientas y tecnologías de cálculo desempeñan en el trabajo de la Ciencia de Datos.

Temario

Módulo 1. Introducción general a los modelos analíticos para la ciencia de datos
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La organización de  compras dentro de la empresa
Gratis
01:27
Gratis
Módulo 2. Modelos descriptivos utilizando algoritmos de clustering
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Módulo 3. Modelos descriptivos de asociación
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Módulo 4. Modelos predictivos con algoritmos de árboles de decisión
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Módulo 5. Modelos predictivos basados en regresión logística
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(25 comentarios)
Materiales de apoyo
  • Material multimedia
  • Videos explicativos
  • Infografias interactivas
Certificado al terminar el curso

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