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Curso Machine Learning: Presentación de resultados

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

Presentación

La comunicación efectiva de los resultados es una fase vital de cualquier proyecto analítico. El curso de Presentación de Resultados tiene como objetivo proveer al estudiante los principios fundamentales utilizados en la comunicación de resultados de un proceso de análisis y/o de minería de datos. Al finalizar el estudiante tendrá las herramientas necesarias para comunicar los resultados de sus análisis de manera clara y efectiva ante cualquier tipo de audiencia.

Duración: Un fin de Semana

Fechas de inicio

  • Lima 15 Febrero 2020
  • Bogota 22 Febrero 2020
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Objetivos

Al finalizar el Curso Machine Learning: Presentación de Resultados el participante estará en la capacidad de:

  • Revisar los principios generales de una buena presentación.
  • Entender la importancia del contexto del análisis y la audiencia a quien se le presenta el análisis.
  • Aprender las buenas prácticas en visualización e infografías y utilizar las visualizaciones adecuadas de acuerdo con las ideas que se desea comunicar.
  • Dirigir la atención de la audiencia hacia las ideas más importantes en el proceso del análisis de datos y aprender a contar una historia con los datos y resultados del análisis.

Público Objetivo

El Curso Machine Learning: Presentación de resultados está dirigido a gerentes, analistas, miembros de equipos de Inteligencia de Negocios, personal administrativo, equipo CRM, Inteligencia comercial, Inteligencia de Clientes, ejecutivos de banca, retail y telecomunicaciones, ingenieros y profesionales que utilicen frecuentemente datos y otro tipo de información cuantitativa en sus labores.


Pre-Requisitos

El curso Machine Learning: Presentación de Resultados requiere tener

  • Conocimientos de conceptos estadísticos básicos.
  • Conocimientos básicos de MS Excel.

Estructura Curricular

Resumen de los principios de una presentación efectiva

  • Principios generales de una presentación efectiva.
  • Conociendo el contexto y la audiencia.
  • Elementos de diseño y cómo contar una historia.

Revisión de interpretación y uso de conceptos de estadísticos

  • Tipos de variables y mediciones
  • Interpretación y uso de medidas de tendencia central
  • Interpretación y uso de medidas de posición
  • Interpretación y uso de medidas de dispersión.

Visualización y elementos de diseño

  • Escogiendo la visualización apropiada
  • Errores a evitar
  • Elementos de diseño
  • Desarrollando visualizaciones en MS Excel y Tableau

Otros temas de comunicación de resultados y práctica

  • Cómo contar una historia con datos.
  • Audiencia técnica vs. no técnica.
  • Casos de estudio.
  • Ejercicio práctico de presentación de resultados

Expositores

ELI IBARRA (COLOMBIA)

Master en Tecnologías de Información y Comunicación por la Universidad Pontificia Bolivariana – Colombia. Actualmente se desempeña como Consultor Senior Servicio Profesional en Genesys Telecommunications Laboratories INC y como Docente de Postgrado en el Politecnico Grancolombiano y Universidad Pontificia Bolivariana – UPB. Cuenta con más de 15 años de experiencia en estrategias de Business Intelligence, Customer Experience, Omnichannel y Marketing Digital. Es Miembro del Boulder Intelligence Brain Trust (BBBT) y ha ocupado cargos como Consultor de Tecnología en Infosoft C.A, entre otros.

CARLOS PATIÑO (COLOMBIA)

Master of Science in Public Policy and Management por la Carnegie Mellon University - Estados Unidos. Cuenta con amplia experiencia en el Desarrollo e Implementación de Sistemas Inteligentes. Actualmente se desempeña como Data Scientist en Premex Colombia y ha ocupado cargos como Director en Data Intelligence en Quantil Colombia y Director del Global Business Development para Management Science Associates en Pittsburgh EEUU.


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:Presentación de Resultados" emitida por BSG Institute.

En la modalidad Presencial:

El Curso Machine Learning: Presentación de Resultados se desarrolla en el siguiente horario (*):

En BOGOTA con una frecuencia Quincenal:

  • Sábado: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.

En Lima con una frecuencia Mensual:

  • Sábado: 14:30 a 18:30 horas.
  • Domingo: 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.

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TAGS

Data Mining Cursos de Big Data


DUDAS E INFORMACIÓN

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Beneficios

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

Inversión

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