Explotar al máximo los datos no es cuestión solo de las grandes empresas, sino una importante ruta que deben usar incluso las empresas pequeñas y emprendimientos para ser más competitivos y estratégicos con sus recursos.
Perfil de ingreso
Trabajadores de empresas en cualquier industria, emprendedores o ejecutivos de nivel medio y alto, estudiantes con ciertos conocimientos básicos de cómo funcionan los algoritmos predictivos, que conozcan algunos algoritmos más básicos como regresión lineal simple y múltiple, árboles de decisión o KNN.
Prerrequisitos:
Es indispensable una computadora portátil para instalar el software especializado, puede ser sistemas operativos Mac o Windows. Mínimo 6GB de memoria RAM.
Al finalizar
Conocerán algoritmos avanzados para pronosticar y clasificar diferentes set de datos, desarrollando habilidades para medir y eficientar los resultados, tomar decisiones basados en ellos y aplicarlos a sus empresas en todas sus áreas sin importar el giro de negocio ni la industria. Áreas como Mercadeo, Ventas, Operaciones, Recursos Humanos, etc.
Metodología
Modalidad híbrida.
El curso se desarrollará en modalidad híbrida. Los días lunes las sesiones se realizarán en modalidad virtual a través de sesiones sincrónicas por medio de una plataforma virtual que permite visualizar al docente, compartir presentaciones y documentos de forma simultánea y utilizar el chat de forma inmediata. Los días miércoles se tendrán sesiones presenciales en el Campus Central de la universidad. Adicional, se utilizará el portal URL para tener acceso a videos, documentos escritos, tareas y ejercicios de apoyo que el docente brindará.
Contenido
- Machine Learning Fundamentals.
- Naive Bayes.
- Support Vector Machines.
- Gradient Boosted Trees.
- Neural Network.
- Principal Component Analysis.
- Unballanced data set.
Diploma
La nota final es satisfactoria o no satisfactoria, dependiendo del cumplimiento de las actividades y el 80% de asistencia durante el programa.
El diploma se emite de forma digital y se acompaña de una insignia. Tanto el diploma como las insignias están protegidos por el sistema de seguridad electrónica y pueden compartirse de forma electrónica en diferentes medios: correo electrónico, Facebook, LinkedIn, Twitter, website y otros. Las insignias digitales son un reconocimiento intransferible y duradero que permite guardar tus logros de forma electrónica evitando extraviar el documento o su deterioro.
Facilitador Experto
Mgtr. David Suárez Blanco
Licenciado en Administración de Empresas (Universidad Rafael Landívar). Master in Business Analytics and Data Management (INCAE Business School)
Cursos complementarios de:
- Big Data Aplications (ESCP Europe Business School Paris)
- Retail Management (Babson School, Miami)
- Global Business (Harvard Business School online)
Profesional con más de 10 años de experiencia en Business Intelligence, Business Analytics, desarrollo de estrategia en áreas comerciales, financieras y desarrollo de proyectos. Cuenta con 4 años de experiencia como catedrático universitario de diferentes maestrías y 3 años de tutor para licenciaturas y preparación de privados.
Proceso de inscripción
Realizar proceso de inscripción y pago con tarjeta de crédito o débito a través del portal de Educación Continua.
- Hacer click en el botón Inscribirse al curso abajo.
- Completa formulario de inscripción.
- Paga con tarjeta de crédito o débito.
Importante
Se estará enviando vía correo electrónico, el día anterior al inicio del programa la información y bienvenida al programa.
El Centro Landivariano de Educación Continua, se reserva el derecho de cancelar o reprogramar las actividades académicas que no reúnan el cupo mínimo de participantes, realizando un reintegro de la inversión por medio de cheque el cual se demora un promedio de 30 días hábiles.
Una vez confirmado el curso, no se realizará ninguna devolución.
