Curso de Minería de Datos

Carlos Lledias Garduño
Big Data, Data Science y Machine Learning
$14,850.00
  • 10 estudiantes
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  • 30 hour duration
10 estudiantes

Descripción:

La administración de decisiones basada en datos es un enfoque en el cual el equipo de gobierno de una organización toma decisiones respaldado por hechos verificables con datos. La minería de datos es un elemento indispensable para implementar esta estrategia organizacional. El curso de minería de datos brinda los elementos teóricos y prácticos para desarrollar e implementar modelos de minería de datos. En este curso se revisa todo el proceso que involucra el desarrollo de un modelo y los elementos clave para que su implementarción tenga éxito.

La minería de datos se refiere a las técnicas y herramientas utilizadas para extraer información útil a partir de grandes volúmenes de información. La minería de datos te puede permitir un mejor entendimiento del negocio y las acciones relevantes para guíar al éxito a la organización. Los áreas de negocios más comunes en los que se aplica la minería de datos son segmentación de clientes, anticipación a cancelaciones o impago, detección de fraude, marketing interactivo, market basket analysis, etc,

Los modelos de minería de datos se desarrollan para inferir el fenómeno analizado o para pronosticar algún evento de interés. Al hacer inferencia podemos identificar los predictores asociados con el resultado, la relación existente y su interpretación.

Objetivo:

El participante identificará los motivos por los que se adoptan las soluciones analíticas y los jugadores clave para el éxito de estas iniciativas. De igual manera conocerá cómo calcular y evaluar el retorno de la inversión o mejoras en la eficiencia producto de la implementación del modelo. Por último, aprenderá a implementar los modelos sobre las herramientas disponibles en la organización R, Python o SAS®.

Dirigido a: Analistas de datos, estadísticos y administradores de bases de datos.

Temario:

Regresión lineal y logística | Árboles de decisión| Naive Bayes | Redes neuronales | Support Vector Machines | Minería de Texto | Ensamble de Modelos

El plan de estudios está vacío.

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¿CÓMO LLEVAMOS A CABO LAS CLASES ANTE EL COVID-19?

Metodología de enseñanza y aprendizaje que usamos en nuestras clases.
En KMMX usamos un metodología de aprendizaje “blended*” que al español se traduce como mezclada, es decir una parte es presencial y otra a distancia, en estos momentos debido a la pandemia Covid-19 la parte presencial se realiza de manera a distancia pero de manera personalizada en vivo, tratando de simular el cara a cara que tenemos cuando los alumnos asisten a nuestras aulas de manera física. Mantenemos un enfoque de “enseñanza activa”, es decir, el alumno aprende hasta que hace las cosas motivo por el cual se asignan una serie de proyectos en cada curso, que el alumno tendrá que ir completando a su ritmo, por que entendemos que cada alumno aprende de manera diferente y a su ritmo creamos las asesorías personalizadas, que puede solicitar a través del sistema de aprendizaje online.
* El Blended Learning es la combinación de la educación presencial con clases en el aula, con la educación online.

¿Pero en que consiste?
Cada sesión es de aproximadamente una hora, el instructor explica conceptos y resuelve dudas.
Cada curso tiene una serie de ejercicios o proyectos previamente definidos.
En la siguiente sesión el instructor resuelve dudas y explica los siguientes conceptos, así hasta cubrir la totalidad del temario y alcance del curso.
Se agenda una sesión con un mentor antes, durante y después del curso para asegurar el aprendizaje y aprovechamiento del curso. El mentor no es la misma persona que el instructor.
En la plataforma estarán disponibles las sesiones y recursos para ser consultados en cualquier momento por el alumno. Aunque son clases a distancia la experiencia es personalizada.

Mucho éxito en tu camino.
Tus amigos de KMMX