Diplomado en Analítica Predictiva
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3 meses
395€
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    Diplomado en Analítica Predictiva

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    Presentación

    El Diplomado en Analítica Predictiva te ofrece la oportunidad de sumergirte en un campo en pleno auge, donde la capacidad de anticipar tendencias y comportamientos se ha convertido en un recurso invaluable. En un mundo donde la información es poder, la analítica predictiva te permite transformar datos en decisiones estratégicas, potenciando tu perfil profesional ante la creciente demanda laboral. Este curso está diseñado para dotarte de habilidades clave, como el análisis avanzado de datos y la interpretación de patrones, esencial para destacar en diversos sectores. Al elegirnos, optas por una formación actualizada y flexible, impartida por expertos, que te prepara para afrontar los retos del futuro. Aprovecha la oportunidad de ser parte de la revolución digital y potenciar tu carrera al máximo.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Al finalizar el Diplomado en Analítica Predictiva, estarás capacitado para abordar problemas complejos mediante el análisis de datos. Aprenderás a utilizar herramientas y técnicas avanzadas para modelar y predecir tendencias futuras, lo que te permitirá anticipar resultados y tomar decisiones estratégicas informadas en tu campo profesional. Podrás interpretar modelos predictivos y aplicar tus conocimientos para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa en diversos contextos empresariales.
    Objetivos
    - Desarrollar habilidades en el análisis de datos para predecir tendencias futuras con precisión y eficiencia. - Aprender a utilizar herramientas de software para implementar modelos predictivos en situaciones reales. - Identificar patrones en conjuntos de datos grandes para mejorar la toma de decisiones empresariales. - Comprender los principios básicos de la estadística aplicada en analítica predictiva para mejorar resultados. - Evaluar la precisión de modelos predictivos mediante técnicas de validación y ajuste de datos. - Aplicar técnicas de machine learning para automatizar procesos predictivos en diversos sectores. - Elaborar informes predictivos claros y concisos para comunicar hallazgos de manera efectiva.
    A quién va dirigido
    El Diplomado en Analítica Predictiva está dirigido a profesionales y titulados del sector empresarial, tecnológico o financiero que buscan fortalecer sus habilidades en el análisis de datos. Ideal para aquellos que desean integrar técnicas predictivas en sus estrategias laborales, mejorando la toma de decisiones informadas y optimizando procesos mediante el uso de datos.
    Salidas Profesionales
    - Científico de datos en empresas tecnológicas - Analista de negocio en consultorías - Especialista en inteligencia de negocios - Ingeniero de datos en startups - Consultor de analítica en banca y finanzas - Responsable de proyectos de big data - Experto en modelos predictivos en marketing - Analista de riesgo y fraude en aseguradoras - Desarrollador de soluciones de machine learning - Consultor de optimización de procesos industriales
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
    2. Proceso KDD
    3. Modelos y Técnicas de Data Mining
    4. Áreas de aplicación
    5. Minería de textos y Web Mining
    6. Data mining y marketing

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP

    1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
    2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
    3. Sistema de archivos HDFS
    4. MapReduce con Hadoop
    5. Apache Hive
    6. Apache Hue
    7. Apache Spark

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

    1. Introducción
    2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
    3. Ejemplos de aprendizaje automático
    4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
    6. El futuro del aprendizaje automático

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

    1. Introducción
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

    1. Introducción
    2. Filtrado colaborativo
    3. Clusterización
    4. Sistemas de recomendación híbridos

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN

    1. Clasificadores
    2. Algoritmos

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

    1. Componentes
    2. Aprendizaje

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN

    1. Introducción
    2. El proceso de paso de DSS a IDSS
    3. Casos de aplicación
    Titulación
    Titulación Universidad Da Vinci
    Titulación Universidad Da Vinci
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