Business Analytics

Fundamentos de Métodos Analíticos Predictivos

El presente curso examinará los métodos fundamentales que han surgido de la minería de datos y han sido de valor a la hora de realizar predicciones en el ámbito de los negocios. Se estudiarán implementaciones de estos métodos en el área de los negocios y se tendrá una oportunidad de experimentar con ellos utilizando un software de fácil uso.

 

MODALIDAD DE CURSADA

1er. Cuatrimestre
48 hs.
Viernes
de 19 a 22 hs.

CALENDARIO ACADÉMICO 2020

Objetivos

GENERALES

  • Realizar una revisión de los métodos predictivos fundamentales de la minería de datos, orientada a la creación de modelos de clasificación y regresión y a su evaluación.
  • Desarrollar en el participante una comprensión de las fortalezas y limitaciones de las técnicas fundamentales de minería de datos predictivas y la habilidad de ser capaz de identificar las aplicaciones prometedoras de la minería de datos en el ámbito empresarial. Analizar ejemplos típicos de la aplicación de modelos de clasificación y regresión a áreas tales como finanzas, riesgos, economía, marketing, comercialización y recursos humanos.
  • Dotar al participante de las habilidades necesarias para gestionar y participar activamente en proyectos de minería de datos creando modelos predictivos y aplicarlos a casos reales de negocios.
  • Este curso de posgrado brindará un enfoque ejecutivo que abarque los aspectos conceptuales y prácticos del tema, habilitando a la coordinación de grupos de trabajo, la interpretación de los resultados de los procesos de análisis y la definición de estrategias de aplicación de los resultados o formulación de políticas y procedimientos.

PARTICULARES

  • Introducir a los asistentes a las técnicas fundamentales de regresión y clasificación desarrolladas en el ámbito de la minería de datos.
  • Adquirir los conocimientos necesarios para evaluar y optimizar los modelos predictivos desarrollados.
  • Adquirir las habilidades para resolver problemas predictivos prácticos utilizando herramientas de software actuales.
  • Adquirir experiencia de estudio e investigación independientes.
Perfil del graduado

El curso reviste especial interés para Directivos, Gerentes, Profesionales e Investigadores relacionados con la fijación de políticas, inversiones y gestión operativa en todas las áreas de negocio.

Plan de Estudios

Asignaturas 

  • Introducción a los Métodos Analíticos Predictivos (4 hs.)
  • Modelado Predictivo para Regresión (12 hs.)
  • Taller de Modelos de Regresión (12 hs.)
  • Modelado Predictivo para Clasificación (8 hs.)
  • Taller de Modelos de Clasificación (12 hs.)
Autoridades
  • Mg. Roberto Abalde
    Coordinador

    Ver CV
Cuerpo Docente
  • Abalde, Roberto MBA (ESADE – Barcelona) / Mg. en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (FCEN – UBA) / Lic. en Cs. de la Computación (FCEN – UBA)

COLABORADORES:

  • Di Marco, Juan Manuel Contador – FCE UBA

¿Cómo Postularse?

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