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Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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Acceso de Prueba Gratis

FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Enero 2022

DURACIÓN:

1 Mes

Objetivos

Al finalizar el curso 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.

Publico Objetivo

El curso 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.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Conocimientos de Python.
Conocimiento y comprensión de conceptos estadísticos básicos.
Conocimiento sobre la creación y utilización de modelos predictivos.

Estructura Curricular

Vista Previa

Repaso de conceptos fundamentales de Analítica Predictiva

Minería de Datos

Aspectos a considerar previos a la implementación de modelos

Preparación de los Datos

Implementación de modelos predictivos en plataformas Cloud Computing

Jupyter Notebook
Install Python
Data Analysis Rolls for Python
Model Evaluation and Selection
Developing a Classification Model

Caso práctico y evaluación: implementación de un modelo predictivo

Azure Machine Learning Workbench
Microsoft Azure Machine Learning Studio

Duración y Horarios

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Tienes 1 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 8 horas cronológicas de clases grabadas que podrá visualizar en línea (conectado a Internet) a través de nuestro campus virtual.

Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.

Beneficios

El curso incluye los siguientes beneficios:

Acceso a 8 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute.

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute.

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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, Colombia. Master en Ingeniería Electrónica por la Pontificia Universidad Javeriana, Colombia. Actualmente se desempeña como Docente Principal en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Cuenta con más de 15 años de experiencia como experto y consultor en Cloud Computing, Big Data Analytics e IoT y en el manejo eficiente de la energía en TIC y Green IT. Domina herramientas para el análisis de datos como Hadoop, Hbase, Hive, Pig y Spark, además de poseer amplio conocimiento y experiencia en lenguajes de programación Python, R, C, JAVA, en RouterSim y Config Maker de CISCO y OPNET IT GURU. Ha ocupado cargos importantes como Investigador Postdoctoral en la Universidad de los Andes, Investigador en la Universidad de Luxemburgo, ente otros.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.