Inicio 10 de octubre, 2019
Duración 10 semanas
Sede Rohrmoser
Modalidad Presencial
Horario Jueves de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.
Financiamiento Disponible

    Profesor: Minor Bonilla

    Requisitos: Nivel básico de matemática y estadística

    DESCRIPCION DEL CURSO

    El acceso a datos y procesamiento ha permitido al mundo dar un giro importante en la forma en que la sociedad hace las cosas. Ese giro ha abarcado los campos políticos, sociales, científicos y empresariales. De la mano de este cambio la creciente demanda por recurso especializado y herramientas ha dado espacio a la necesidad de ampliar el criterio sobre el tema.

    Por su naturaleza, el tema tiene sus fundamentos en ramas de naturaleza técnica, creando barreras de entrada y con ello un área gris que impide a las partes participar de manera fluida y con ello enriquecer los resultados colectivos. Esas barreras han causado que las organizaciones no obtengan los resultados esperados; en ocasiones por una incorrecta definición de expectativas, otras por un resultado incoherente con la realidad organizacional.

    Este curso aborda la materia desde dos aristas (a) La organización como demandante de recursos (b) el profesional como oferente de habilidades. De esta forma el enfoque del curso contendrá además de la noción del <<cómo>>   el << para qué>> pues creemos en la necesidad de ampliar el alcance y con ello contribuir a afinar las expectativas de las partes.

     

    El curso se centrará en el proceso completo de la Ciencia de Datos, a saber: PLANTEO, OPERACIÓN, RESPUESTA.

    Tradicionalmente se hace énfasis en el segundo elemento OPERACIÓN y con ello a técnicas disponibles, dejando de lado factores de importancia, asociados más bien con el momento correcto para hacer uso de dichas herramientas.

     

    Abordaremos 4 metodologías, frecuentemente mencionadas en ámbitos empresariales:

    1. Clasificación de datos (algoritmos de clasificación). Técnicas mayormente empleadas en el campo del mercadeo para segmentar grupos de clientes, en función a sus similitudes.
    2. Modelación (regresión lineal y logística). Toda decisión esta influenciada por múltiples elementos, por lo que conocer cuáles guardan relación y cuáles pueden ser descartados de nuestra discusión es una tarea cotidiana. Pero no sólo interesa conocer cuáles de ellos afectan sino también su grado de interacción. ¿Cómo reacciona un grupo de clientes con una característica particular frente a otro que no posee dicha característica? ¿Cómo afecta la variación de una de las características observadas al proceso conjunto? ¿Cuáles son las variables que inciden en la probabilidad de repago de un crédito? Son el tipo de preguntas que buscamos responder con los modelos multivariantes.
    3. Predicción (regresión lineal y logística). En muchas situaciones tenemos la necesidad de extrapolar nuestros modelos a nuevas observaciones muestrales. Conocer qué pasará con futuras observaciones, se convierte en una ventaja en la automatización de nuestras decisiones
    4. Series de tiempo (estacionalidad, tendencia, modelos ARIMA). Es natural trata de inferir que pasará en el futuro con variables que hemos observado a través del tiempo. De ahí la importancia de dar un paso en la dirección de las series de tiempo y comprender cuáles herramientas tenemos a disposición para cumplir con dicha tarea.

     

    Cada uno de los 4 temas irá acompañado de 1 caso de aplicación en el que puntualizaremos el <<cómo>> utilizando para ese propósito el motor analítico de R sobre la plataforma R4XCL; herramienta que será facilitada de forma gratuita a los participantes.

    Curriculum:Big Data: Decision Science

    Profesores

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    Inicio del programa:

    Mayo 2017

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    Podrá descargar información sobre el programa de su interés y un asesor lo contactará para facilitarle más detalles sobre ULEAD.

     

     

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