Big Data y Analítica Predictiva: Cómo aplicarlo

En el contexto actual en el que las empresas han experimentado una gran transformación digital y en la que el big data, la ciencia de datos y el machine learning se han convertido en áreas de trabajo y de conocimiento que cada vez tienen más y más peso, es necesario saber extraer la máxima información de los datos para poder así mejorar la toma de decisiones.

La gran cantidad de datos que se generan hoy en día deben ser usados cada vez mejor por las compañías, pues son un “activo” adicional que, si es trabajado de la forma adecuada, puede mejorar cualquier proceso de negocio y ayudar a identificar nuevas oportunidades.

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Conoce las técnicas del Big Data y Machine Learning, los conceptos clave que hay detrás de todo ello y cómo funciona, tanto desde un punto de vista operativo de negocio como desde un enfoque más técnico

Aprende a sacar el máximo partido a los datos para anticiparte a situaciones futuras de tu negocio y consigue ventajas competitivas clave

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No se requiere experiencia previa. No obstante, la disponibilidad de experiencia básica previa en programación facilitará el seguimiento de la formación.

 

Aunque se trate de una opción optativa, el alumno que quiera seguir las demos programadas en R en su propio equipo (PC/portátil), deberá disponer de derechos de administrador con el fin de poder instalar el software necesario. Unos días antes del inicio del curso haremos llegar las instrucciones para la instalación de R. Este software es open-source y, por lo tanto, gratuito.

INTRODUCCIÓN A BIG DATA Y ANALÍTICA PREDICTIVA

Transformación Digital & Big Data:

– El papel de la tecnología en una compañía actualmente

– Factores clave en la era digital

– ¿Qué es Big Data? ¿Por qué nace? ¿Para qué sirve?

– ¿Qué significa ser una compañía “orientada al dato”?

Analítica Predictiva y Ciencia de Datos:

– Analítica predictiva vs. business intelligence tradicional

– ¿Qué son el machine learning y la ciencia de datos?

– Flujo de trabajo end-to-end de un proyecto de ciencia de datos

– Modelos supervisados y modelos no supervisados

Infraestructuras Big Data

– ¿Cuáles son las implicaciones de big data para el mundo IT?

Casos de Uso:

– Ejemplos de casos de usos reales de analítica predictiva en diferentes ámbitos

 

BIG DATA EN LA PRÁCTICA

Introducción a Lenguaje de Programación en R

– ¿Qué es R y para qué se usa?

– Conceptos básicos de R

Segmentación de Clientes (Modelo No-Supervisado)

– Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo capaz de segmentar una base de datos de clientes en función de diferentes variables.

Optimización Logística (Modelo de Optimización)

– Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo capaz de determinar la ubicación óptima de un conjunto de almacenes con el fin de minimizar los costes de transporte logísticos.

Clasificación de Defectos (Modelo Supervisado)

– Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo de machine learning capaz de predecir

Bert Otte

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