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Data Analytics en los Negocios

Descripción:

El creciente interés por la creación de modelos analíticos, particularmente de Machine Learning, requiere del aprendizaje de una metodología estandarizada y certificativa que permita orientar a los analistas en la elaboración y revisión de dichos modelos. En esta presentación se abordarán las diferentes etapas a considerar para el planteamiento, elaboración e implementación de un adecuado modelo analítico, así como algunas recomendaciones y mejores prácticas que ayuden a los analistas a incursionar en esta temática.


Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 24 de Jun de 2021
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, analistas, docentes y estudiantes interesados en explorar elementos para la creación de modelos de Machine Learning mediante una metodología estandarizada.

Objetivo:

Dar a conocer los conceptos, procedimientos y etapas de la metodología de creación de modelos analíticos.

Temario:

  • Introducción a la Inteligencia Artificial.
  • Introducción al Machine Learning.
  • Metodología Crisp-DM en los Negocios.
  • Etapas de la Metodología.
  • Guía de buenas prácticas.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Especialista en entrega de soluciones analíticas a necesidades y problemáticas del negocio, tal como inversiones, operaciones y riesgos. Académico de la Universidad de Chile en cursos de Riesgo Financiero del Magíster en Finanzas y Métodos Cuantitativo en la gestión de riesgo en el diplomado de Administración de Riesgo. Sus temas de investigación son: eficiencia de mercado, riesgo financiero, machine learning y econometría.

Tarifas:

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