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Curso en Inteligencia de Negocios y Minería de Datos

Obtendrás una visión completa de las aplicaciones de minería de datos e inteligencia artificial en diversos ámbitos del área de negocios para una óptima toma de decisiones en ambientes de incertidumbre.

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Descripción del Programa

Mejora de Decisiones Estratégicas: El módulo de Análisis Predictivo enseña técnicas avanzadas de modelado estadístico y análisis de datos para respaldar decisiones en marketing, finanzas, operaciones y recursos humanos.

Anticipación de Riesgos: El análisis predictivo identifica y mitiga riesgos empresariales como cambios de mercado o demanda del cliente.

Desarrollo de Habilidades en Minería de Datos: Los participantes adquieren habilidades en técnicas avanzadas de análisis de datos aplicables en consultoría y toma de decisiones empresariales.

Duración 40 Horas

Inversión Inscripcion: $4,500 + 1 Colegiaturas de $4,500

Inicio de Clases 6 septiembre

Modalidad A Distancia

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Perfil de Ingreso

Profesionistas del área de negocios que deseen conocer las diversas aplicaciones que ofrece la Ciencia de Datos para el análisis predictivo mediante software especializado.
Gerentes, directores y personas en un ejercicio continuo de toma de decisiones en las organizaciones.
Profesionistas del área de comercial y marketing que busquen fortalecer habilidades en el desarrollo de inteligencia de negocios.

Perfil de Egreso

Serás capaz de identificar maneras de aumentar las ganancias, analizar el comportamiento del cliente y comparar datos con los competidores.
Podrás rastrear el rendimiento, optimizar operaciones y predecir el éxito.

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50

Convenios Firmados

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7,500

Alumnos Educación Continua

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15

Áreas de Estudio

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200

Programas de Formación Impartidos

Plan de estudios

1. Historia, contexto y definiciones básicas.
2. Tipos de analítica y su aplicabilidad y en las organizaciones.
3. Soluciones de Ciencia de Datos para la inteligencia en los negocios

1. Análisis exploratorio de datos.
2. Método de componentes principales (PCA)
3. Clasificación jerárquica ascendente
4. Método de las K-Medias
5. Software especializado: DiscoveR y Orange

1. Características de los métodos predictivos.
2. Método de los K-Vecinos más cercanos
3. Predicción mediante árboles de decisión y bosques aleatorios
4. Redes neuronales y modelos avanzados de regresión
5. Software especializado: PredictoR y Orange

Cuenta con profesores de experiencia en el campo profesional, que saben y conocen muy bien la aplicación de los temas que imparten en el entorno laboral. El contenido está bien estructurado y con lo necesario para la cantidad de horas de un diplomado.

Juan Enrique Alfaro

Líder de Tecnología de Conexión en Leoni

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