Modelos Predictivos basados en Arboles de Decisión con AnswerMiner

El Analista de Datos de una organización es el profesional con conocimiento de las tecnologías, procesos de negocios, técnicas estadísticas y con habilidades para la creación de modelos de análisis y decisión que posibilita crear conocimiento en la empresa con ayuda de toda la información dispersa en la organización.

La Analítica Predictiva es el campo de más rápido crecimiento en las organizaciones y será el mas importante sector de inversión tecnológica. En el siglo XXI el profesional “Analista de Datos y/o Negocios” será el mas demandado por todas la organizaciones por lo que los profesionales deben prepararse y actualizarse en las tecnologías, técnicas y procesos de la Analítica Predictiva.


OBJETIVOS

El objetivo general del curso es la de crear las bases conceptuales y prácticas del proceso de Analítica Predictiva basada en la tecnica estadística de “Arboles de Decisiones”, empleando como soporte tecnológico la plataforma AnswerMiner, para lo cual se desarrollara a lo largo del programa un caso de uso aplicando los conceptos estudiados en clase.


DIRIGIDO A: 

El curso está dirigido a analistas de datos y negocios. Tambien podrán participar estudiantes recién egresados de Ingeniería, Administración, Finanzas, Economía, Estadística y carreras afines, Gerentes de Tecnología, Analistas de Sistemas, Administradores de Base de Datos, Analistas de Procesos, Investigadores en BI y cualquier otro interesado en el análisis predictivo de los datos.

MÓDULOS DE ESTUDIO

    • Módulo 1:  Arboles de decisión, conceptos y aplicaciones. Interfaz central de AnswerMiner. Integración de Datos a partir de Excel o archivos CSV.
    • Módulo 2: El visor de Datos (Data View) de AnswerMiner. Funciones de ordenamiento, filtro, tipos de datos, categorías de datos, calidad de los datos, gráficas asociadas a los campos.
    • Módulo 3: Módulo de relaciones (Relations).  Mapa de relaciones, matriz de correlaciones, tabla de correlaciones.
    • Módulo 4: Gráficos sugeridos (Suggested charts) y configuraciones avanzadas. Gráficos de Pastel, Columna, Barras, Combinado, Frecuencia, Treemap, Bublecloud, Bipartite, Boxplot, Bubleplot, Gauge, Cross-tab, Histogram, KPI, Line, Summary, etc.
    • Módulo 5: Configuración de Tableros – Dashboards (Canvas & pages).
    • Módulo 6: Modelo predictivo basado en arbol de decisiones (Prediction Tree). Presentación del caso de uso.
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METODOLOGÍA

El curso de especialización se brinda en la modalidad virtual y tiene una duración  de 18 horas académicas (6 sesiones de 3 horas cada una) de videoconferencias con el especialista, y al culminarlo y aprobarlo con nota mínima de 11 podrá obtener su certificado. Para la aprobación del curso se deberá presentar un caso de uso, a partir de los datos de una compañia u área propuesta por el estudiante.
La impartición de los módulos es asincrónica: no requiere la fijación de horarios.
El estudiante recibirá por cada módulo videos grabados de los temas, lecturas (libros y artículos) y tareas a desarrollar que permitirá evaluar al estudiante en el módulo y guiarlo a través de la construcción del caso de uso.  El horario de las sesiones se coordinan al inicio del curso.
La comunicación continua con el tutor se realizará de manera virtual a través de los foros de consulta, chats, videoconferencia y correo electrónico del aula virtual. A través de estos medios el participante podrá manifestar sus dificultades, inquietudes y sugerencias respecto al desarrollo de la asignatura y reportar sus actividades.
El seguimiento de la asignatura se realizará mediante una tutoría directa especializada en cada módulo, a través de la plataforma virtual y otros medios de comunicación virtual. El docente apoya al participante en su progreso, animándole en su avance y en la realización de las actividades propuestas.


SISTEMA DE EVALUACIÓN

Evaluaciones semanales, exámenes objetivos que deberán ser resueltos cada semana y que paso a paso conducirán al estudiante a la construcción de un caso de uso.


REQUISITOS
Para participar en el presente curso de especialización se requiere:

  • Sistema de audio y video en correcto funcionamiento.
  • Línea de internet estable.
  • PC con procesador mínimo P3 y 4 GB de RAM.
  • Tener habilitada la plataforma AnswerMiner.
  • Conocimientos de base en estadística.
  • Presentar un caso de uso para el desarrollo del curso.

DURACIÓN DEL PROGRAMA

El curso de especialización tiene una duración mínima de 18 horas académicas.


CERTIFICACIÓN INTERNACIONAL

Al finalizar el curso de especialización al participante se le emitirá y enviará su respectivo certificado digital emitido por: Limitless Power of Information LPI Italy, el cual se acredita con un total de 18 horas académicas lectivas. En el diploma no se indica la modalidad virtual de estudio.


INVERSIÓN
Solicitar información sobre costos del curso a servicios@addkw.com
La inversión incluye derecho de inscripción, matrícula y certificación. El pago deberá ser realizado vía depósito o transferencia bancaria.


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