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Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning
Este curso esta disponible en modalidad Presencial y Online

Duración: Un fin de Semana

Fechas de inicio

  • Online Febrero 2019
  • Lima 24 Mayo 2019
  • Bogota Por definir
Matricularme ahora Obtener Acceso de Prueba Gratis

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.

Público Objetivo

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.


Pre-Requisitos

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

Estructura Curricular

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.

Expositores

ALBERTO DE OBESO (MEXICO)

PhD in Informatics de la University of Sussex – Brighton de Reino Unido. Actualmente se desempeña como Director de la División de Big Data para Intersys Consulting. Cuenta con amplia experiencia en el Desarrollo y Diseño de Software Primarily con NET Technologies and Java (Requirement’s Assessment, Analysis, Design, Development, Testing, Deployment and Maintenance) y Business Intelligence Solutions (Data Science, Data Modeling, Data Visualization, Expert Systems, Cognitive Modeling). Ocupó el cargo de Scientist/Solution Architect en Hewlett Packard, Intel Corporation y Luxoft, en México.

BENJAMIN TOVAR (MEXICO)

Maestro 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.


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.


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

  • Certificación por haber aprobado el curso: "Machine Learning Implementacion de Modelos Predictivos" emitida por BSG Institute.

En la modalidad Presencial:

El Curso Machine Learning: Implementación de Modelos Predictivos se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Lima con una frecuencia Mensual:

  • Viernes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 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.

Con BS PLAY puede ver las clases sin tener que estar conectado a Internet

Ahora puede visualizar sus sesiones de clases donde quiera que se encuentre desde un dispositivo móvil: tablet o smartphone sin conexión permanente a internet. Con BS PLAY es posible poder visualizar las sesiones de clase desde su oficina, en el camino al trabajo, cuando este viajando o en cualquier zona alejada donde se encuentre.

Con BS PLAY podrá:

• Descargar sus sesiones de clases en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.

• Visualizar sus sesiones de clases sin tener que estar conectado a internet de manera permanente, previamente debe descargar los contenidos en su dispositivo móvil: tablet o smartphone.

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Beneficios

  • Acceso a 8 horas cronológicas de clase.
  • Certificación por haber aprobado el curso: "Machine Learning Implementacion de Modelos Predictivos" emitida por BSG Institute

Inversión

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