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.
1er. Cuatrimestre
48 hs.
Viernes
de 19 a 22 hs.
CALENDARIO ACADÉMICO 2019
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
Ver CV
Coordinador
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?
Recibí información sobre ARANCELES completando el Formulario al pie “Consultas”
PASOS DEL PROCESO DE ADMISIÓN
- Título de Grado de universidades argentinas o del exterior, de al menos 4 años de duración, con un mínimo de 2600 horas reloj. En el caso de postulantes europeos deben poseer una formación equivalente a master de nivel I.
Complete el Formulario de Admisión (se recomienda el uso del Navegador Google Chrome o Mozilla Firefox) y adjunte la siguiente Documentación en soporte electrónico:
- Título o Certificado de Título en trámite.
- Curriculum Vitae.
- Fotocopia del DNI, Pasaporte o Cédula Extranjera.
- Foto (tipo carnet, 150×150 píxeles máximo, formato “JPG” o “PNG”, fondo liso).
IMPORTANTE: en el caso de graduados que no sean de la FCE-UBA, la EEP deberá corroborar la veracidad del Título, para lo cual el postulante deberá exhibir en nuestras oficinas su Título de Grado original.
- Egresado de Universidad del Exterior: de corresponder, el Título deberá ser traducido al idioma castellano. La traducción se realiza en Argentina, mediante un traductor matriculado y posteriormente se legaliza ante el Colegio de Traductores Públicos (Av. Corrientes 1834 – CABA).
Análisis del Perfil Profesional:
- Análisis de los antecedentes académicos y laborales a cargo de la Autoridad del curso.
El alumno sólo se considerará inscripto una vez que haya cancelado la matrícula respectiva, reservando así su vacante.