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Curso. Técnicas de Big Data para Pymes



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Curso impartido por Manuel Pérez.

Ofrecer una visión practica de los beneficios del Análisis de Datos y las herramientas del Big Data para generar ingresos, aumentar la eficiencia, y minimizar riesgos.
El análisis de datos es una ciencia experimental que permite resolver problemas a través de diferentes métodos, entender los resultados y proponer soluciones a los problemas. En este módulo, realizaremos una introducción al fascinante mundo del Análisis de datos y como la PYME se puede beneficiar de sus datos y de otras fuentes de datos abiertos que están accesibles.

El objetivo de este módulo es tener un conocimiento general de cómo las técnicas Aprendizaje a través de Máquinas, pueden ser capaces de generalizar comportamientos e realizar inferencias sobre un problema más amplio. Estudiaremos técnicas para predecir el resultados futuros en base a casos o experiencias pasadas. En este caso vamos a entrenar modelos según los datos que posee la empresa (datos de entrenamiento), seleccionar el modelo que funciona mejor, y realizar las predicciones.
Trataremos de plantear el problema y resolverlo con los datos disponibles (Propios o No).

Para obtener resultados adecuados aprenderemos a tratar y manejar distintos tipos y fuentes de datos, sabiendo como Extraer, Transformar y Cargar los datos y adecuarlos a cada tipo de algoritmo. Utilizaremos técnicas de Machine Learning orientadas a la predicción y clasificación (Apendizaje Supervisado), donde estimaremos resultados de acciones futuras en base a casos o experiencias pasadas. Como por ejemplo: predecir los resultados de campañas de marketing, clasificación de clientes, entre otros.
Aprenderemos a utilizar distintos softwares Open Source de análisis de datos, analizar y presentar resultados y determinar que algoritmo funciona mejor con los datos que posee la PYME.

En todo el curso aprenderemos a través de ejemplos prácticos, aplicables a las PYME. Dirigido aEste curso está dirigido a cualquier persona que analice datos, y utilice a diario un ordenador. No se necesita tener conocimientos de programación ni matemáticos ni estadísticos, los de la ESO serán más que suficientes. Objetivos
  • Conocer los fundamentos de Machine Learning, Minería de Datos y Big Data.
  • Conocer distintos software de Machine Learning, y cómo se utilizan.
  • Conocer herramientas para rentabilizar la información operativa de la empresa y del mercado.
  • Conocer las operaciones necesarias para importar, transformar y exportar datos.
  • Conocer los algoritmos para resolver problemas de datos, y evaluar el rendimiento.
  • Conocer aspectos de protección de datos, y consideraciones éticas de los datos.
  • Resolución de Casos Tipo aplicados a la PYME.
Programa◦ Introducción al análisis de datos
◦ De datos a estrategias empresariales - entendiendo el problema (CRISP-DM) 
◦ Weka- Instalación y funciones principales
◦ Aprendizaje supervisado - Análisis predictivo
◦ Tratamiento de datos (Entrenamiento-Prueba) I
◦ Técnicas de regresión y clasificación I
◦ Casos de estudio.
 

Nos ocupamos de que pueda hacer lo que le gusta con las máximas medidas de seguridad e higiene:

  • Toma de temperatura.
  • Uso obligatorio de mascarillas.
  • Gel hidroalcohólico.
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01/01/2021 - 31/12/2021

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