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Diplomatura: Análisis de Datos para Negocios, Finanzas e Investigación de Mercados

  • Programa

    Contenido
    A lo largo de la Diplomatura se expondrán los algoritmos más utilizados en el Análisis de Datos, enfocándose en sus aplicaciones prácticas pero dando un importante panorama de sus aspectos teóricos.

    Se explorarán diversas bases de datos orientadas a problemas relacionados con diferentes negocios y crearán potentes modelos predictivos y descriptivos orientados específicamente a resolver problemas empresariales.

    Entre las problemáticas más destacadas a analizar se encuentran:

    • Segmentación Avanzada de Clientes.
    • Predicción de la Demanda
    • Modelos de Predicción para Series Temporales y Financieras
    • Modelos de Scoring
    • Análisis de Riesgo
    • Detección y Prevención de Fraudes

     

    Entre los algoritmos más importantes a estudiar se encuentran:

    • Redes Neuronales.
    • Árboles de Decisión.
    • Inferencia Bayesiana.
    • Algoritmo de clustering K-Means,
    • Teoría de la Información,

    Objetivo

    • Que el alumno adquiera una amplia y profunda gama de conceptos del Data Mining.
    • Que el alumno conozca casos de éxito en diferentes industrias.
    • Que el alumno pueda aplicar los conceptos adquiridos vivenciando el potencial de dichos conceptos.
    • Que el alumno pueda programar aplicaciones sencillas para resolver problemas particulares.
    • Que el alumno pueda profundizar en las plataformas de Software Libre mencionadas para trabajar con toda la potencialidad del Data Mining, tanto a nivel académico como laboral.
    • Que el alumno pueda aplicar los conocimientos obtenidos en la resolución de problemas reales en su campo laboral.

    Breve descripción de las actividades a realizar

    • Explorar base de datos y planillas en Excel con software específico de Data Mining.
    • Generar modelos predictivos y descriptivos aplicados a resolver problemas empresariales.
    • Testear dichos modelos para determinar su nivel de exactitud.
    • Resolver problemas reales que se presentan a menudo en el sector de negocios con los conocimientos adquiridos.
  • Cronograma

    Duración
    81 Horas.

    Días y horarios
    Del 5 de mayo al 15 de diciembre de 2018.
    Sábado de 9:30 a 12:30 Hs.

    5/5

    Introducción Estadística Computacional.

    12/5; 19/5

    Programación en R I.

    2/6; 9/6; 16/6

    Modelos Predictivos I.

    7/7; 14/7; 21/7

    Pre – Procesamiento de Datos.

    11/8; 18/8; 25/8

    Modelos de Segmentación

    1/9; 8/9; 15/9

    Programación en R II.

    6/10; 13/10; 20/10

    Modelos Predictivos II.

    3/11; 10/11; 17/11

    Text Mining.

    1/12; 15/12; 22/12

    Seminario Práctico.

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