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Data Analytics en los Negocios

Descripción:

El creciente interés por la creación de modelos analíticos, particularmente de Machine Learning, requiere del aprendizaje de una metodología estandarizada y certificativa que permita orientar a los analistas en la elaboración y revisión de dichos modelos. En esta presentación se abordarán las diferentes etapas a considerar para el planteamiento, elaboración e implementación de un adecuado modelo analítico, así como algunas recomendaciones y mejores prácticas que ayuden a los analistas a incursionar en esta temática.

Información General:

Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 24 de Jun de 2021
Horarios:
10:00 a.m San José de Costa Rica
11:00 a.m Bogotá - Quito - Lima - CDMX
12:00 a.m La Paz - Caracas - Santiago de Chile
01:00 m Buenos Aires

Dirigido a:

Profesionales, analistas, docentes y estudiantes interesados en explorar elementos para la creación de modelos de Machine Learning mediante una metodología estandarizada.

Objetivo:

Dar a conocer los conceptos, procedimientos y etapas de la metodología de creación de modelos analíticos.

Temario:

  • Introducción a la Inteligencia Artificial.
  • Introducción al Machine Learning.
  • Metodología Crisp-DM en los Negocios.
  • Etapas de la Metodología.
  • Guía de buenas prácticas.

Instructores:

Franco Andrés Mansilla Ibañez
Ingeniero Civil Industrial con Magister en Finanzas en la Universidad de Chile. Actualmente, se encuentra trabajando como Analista Gestión de Riesgo Senior del Banco Santander en Chile. Se ha desempeñado como Analista en Investigación Económica y Financiera para académicos de la Universidad de Chile y Banco Central de Chile en temas de Mercados de Capitales, Eficiencia de Mercado, Riesgo Financiero, Econometría y Estadística. En el área académica ha sido catedrático en temas como: Probabilidad y Estadística, Econometría Financiera, Formulación y Evaluación de Proyecto, y en ramas de ingeniería como Investigación de Operaciones y Taller de Ingeniería Civil Industrial.

Tarifas:

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