Aprendizaje automático aplicado a negocios
El curso brindará conocimientos para desarrollar el planteo de modelos de aprendizaje automático orientado a las empresas que permitirán planificar y tomar decisiones competitivas. Últimamente se está hablando mucho de analítica de negocios, inteligencia de negocios y ciencia de datos, y ello ha sido así, por la disponibilidad actual al acceso a dispositivos suficientemente poderosos como para trabajar con grandes conjuntos de datos a los que se tiene acceso. El objetivo de cualquier proyecto de ciencia de datos es obtener los conocimientos que necesitan las empresas a partir de los datos con los que esa empresa cuenta, con el objeto de que los que conducen esa empresa, puedan tomar mejores decisiones y también puedan generar ventajas competitivas en relación con sus competidores.
Temario:
- ¿Qué es la Ciencia de Datos?
- Google Colab.
- Introducción al módulo Pandas de Python.
- Análisis exploratorio de los datos organizacionales.
- Primera visualización de los datos y análisis estadístico.
- ¿Qué es el Aprendizaje Automático?
- Sklearn vs. PyCaret.
- Modelos de clasificación.
- Modelos de regresión.
- Modelos de agrupación y detección de anomalías.
- Validación cruzada de algoritmos y optimización de hiper parámetros.
- Finalización del modelo. Archivo PKL.
Objetivos:
- Brindar las herramientas necesarias para desarrollar en las empresas modelos de aprendizaje automático.
- Conocer el lenguaje Python.
- Conocer la librería Pandas y los módulos de visualización.
- Desarrollar modelos de aprendizaje automático, con modelos de clasificación, regresión y agrupación.
- Desarrollar analítica de datos del negocio, incrementando calidad y valor a los datos disponibles.
- Optimizar la eficiencia del negocio brindando un servicio personalizado al cliente.
- Visualizar los objetivos y proyecciones de la empresa.
- Inculcar el valor de los datos en las empresas.
Metodología:
Enseñanza directa: para la elaboración de contenidos teóricos. Se propone una exposición dialogada entre el instructor y los participantes con ejemplos concretos del ámbito de los negocios, con el respectivo desarrollo del material.También se propone una serie de ejercicios desarrollados en Google Colab, para el análisis de datos de negocios hasta el desarrollo del modelo de aprendizaje automático de acuerdo con el objetivo de negocios preestablecido.
Enseñanza indirecta: aplicación de trabajos grupales interdisciplinarios para que el participante sea protagonista de sus aprendizajes y obtenga conclusiones acordes a los objetivos planteados.
Responsable: Lic. Emiliano Dueñas, Lic. Héctor Sosa, Lic. Tomás Culos, MSC, Lic. y Prof. Daniel Cavaller, Cdor. Cristian Darío Ortega Yubro - Facultad de Ciencias Económicas.
Requisitos: Conexión a internet, computadora o dispositivo móvil y cuenta de Google.
Destinatarios
ProfeDirigido a personas que estén en mandos medios y directivos de empresas, micro emprendedores y profesionales que posean conocimientos en gestión comercial, económica y manejo de tecnología.Informes y contacto
desarrolloterritorial.uncuyo@gmail.com