Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Presencial | Online
Fechas de inicio
- Online Julio 2020
- Bogota 31 Julio 2020
- Online 31 Julio 2020
Inversión
Precio Normal: US$ 490
Al finalizar el Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos el participante estará en la capacidad de:
- Producir modelos predictivos que puedan ser utilizados e implementados en sistemas de software.
- Explorar las diferentes opciones y tecnologías disponibles para la implementación de los modelos predictivos.
- Dar ejemplos concretos de evaluación de necesidades; evaluación de requerimientos; implementación en producción y gestión de modelos predictivos.
El Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos está dirigido a ingenieros de software, miembros de equipos de Inteligencia de Negocios, Marketing Directo, gestión de campañas comerciales, equipo CRM, Inteligencia comercial, Inteligencia de Clientes, ejecutivos de banca, retail y telecomunicaciones.
Para llevar el Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos se recomienda tener:
- Conocimientos de Python.
- Conocimiento y comprensión de conceptos estadísticos básicos.
- Conocimiento sobre la creación y utilización de modelos predictivos.
Estructura Curricular Ver primera clase gratis
Repaso de conceptos fundamentales de Analítica Predictiva
- Tipos de modelos predictivos
- Modelos y algoritmos principales
- Evaluación de modelos
Aspectos a considerar previos a la implementación de modelos
- Modelos predictivos en el contexto de los procesos de negocios.
- Identificación de los requerimientos para la implementación del modelo
- Validación del modelo aplicado al proceso de negocios
Implementación de modelos predictivos en plataformas Cloud Computing
- Implementación local de un modelo predictivo: Jupyter Notebook, línea de comando.
- Tecnologías para el despliegue como una aplicación web
- Despliegue con Microsoft Azure
- Otros servicios de Cloud Computing para el despliegue de modelos.
- Soporte durante la implementación del modelo en producción
Caso práctico y evaluación: implementación de un modelo predictivo
- Caso práctico de producción, evaluación e implementación de un modelo predictivo.
Duración y Horarios
En la modalidad Presencial:
El Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos se desarrolla en el siguiente horario (*):
En Bogota con una frecuencia Quincenal:
- Viernes: 18:00 a 22:00 horas.
- Sábado: 08:30 a 12:30 horas.
(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.
En la modalidad Online:
El Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos tiene una duración de 0 Horas cronológicas. Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Mensual en el siguiente horario (*):
- Viernes: 18:00 a 22:00 horas.
- Sábado: 08:30 a 12:30 horas.
- Lunes: 19:00 a 23:00 horas.
(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.
En la modalidad Online:
Usted tiene 1 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 8 horas cronológicas. Usted tiene dos opciones para visualizar el curso:
- Opción 1: Visualización del curso en línea (conectado a Internet).
Para poder acceder a los contenidos del curso se requiere una conexión a Internet de al menos un megabit por segundo (Mb/s, Mbit/s o Mbps) de ancho de banda. El curso puede visualizarse en una computadora convencional, una tablet o un smartphone. Usted puede pre visualizar los contenidos del curso y comprobar si su conexión de Internet le permite acceder a dichos contenidos haciendo clic en uno de los botones que dicen “Vista Previa” dentro del punto Estructura Curricular de la página web del programa.
- Opción 2: Visualización del curso descargado en un dispositivo móvil.
En el caso de que desee ver los contenidos del curso sin conexión permanente a Internet a través de nuestra aplicación BS PLAY, solo debe tener una conexión a Internet que le permita descargar los contenidos del curso a su dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone. Esta descarga se debe hacer solo una vez, luego de que ha descargado los contenidos del curso a su dispositivo móvil puede visualizarlos las veces que necesite sin estar conectado a Internet.
¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:
- Certificación por haber aprobado el curso: "Machine Learning Implementación de Modelos Predictivos" emitida por BSG Institute.
Expositores
DAVID MENESES
Colombia
Executive MBA por la Universidad Francisco de Vitoria – Madrid y Master of Science in Management (MSc) por la Swiss Business School - Sede Bogotá. Actualmente se desempeña como Consultor Senior en Decisiones Logísticas S.A.S. – Colombia. Especialista en Dirección Comercial, Management Skills, Management Development y Business Innovation. Cuenta con amplia experiencia en el dominio en optimización, simulación, análisis de Data Mining and Business Intelligence (BI) haciendo uso de herramientas especializadas como Tableau, ProModel, Arena, Ilog, Slim4.
CESAR DIAZ
Colombia
Ph.D. en Informática por la Universidad de Luxemburgo, Postdoctorado en Cloud Computing por la Universidad de los Andes. Actualmente se desempeña como Docente Principal en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Se ha desempeñado también como Investigador Postdoctoral en la Universidad de los Andes e Investigador Junior en la Universidad de Luxemburgo.
BENJAMIN TOVAR
MexicoMaestro en Ciencias con Especialidad en Sistemas Inteligentes del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey – México. Se ha desempeñado como Senior Data Scientist en la Institución Financiera Konfío de México. Posee amplia experiencia y dominio de tecnologías Python, R, iOS System, Machine Learning, Data Mining, Amazon AWS, además de sistemas aplicados al análisis de datos y mejora de toma de decisiones en el sector financiero.
Inversión
Precio Normal: US$ 490
Puede pagar a través de nuestro sitio web con los siguientes medios de pago:
- Tarjetas de crédito Visa, Mastercard, American Express, Dinners Club, Discover, o JBC.
- Tarjetas de debito Visa, Visa Electrón o cualquier tarjeta de debito con el logo de Visa.
- Paypal.
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