Descubre cómo el machine learning puede revolucionar la toma de decisiones y la optimización de procesos en tu empresa. Este curso ofrece una oportunidad única para aprender a aplicar técnicas de machine learning utilizando el software R, aplicando herramientas de predicción de series temporales e identificación de patrones, con un enfoque en el análisis de fenómenos sociales y demográficos que impactan directamente en las estrategias empresariales.

Principales objetivos

Aplicar técnicas de machine learning para optimizar procesos empresariales y analizar fenómenos sociales que impactan en las decisiones de la empresa, utilizando el software R en escenarios reales.

Objetivos Específicos

• Identificar los conceptos fundamentales del machine learning y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales que impactan en la empresa.
• Aplicar técnicas de manejo y preparación de datos utilizando R para optimizar la calidad de la información disponible antes de modelar.
• Implementar modelos supervisados de machine learning en R para evaluar fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.
• Implementar modelos no supervisados de machine learning en R para identificar patrones empresariales y sociales relevantes.
• Aplicar técnicas de machine learning para la toma de decisiones empresariales en respuesta a fenómenos sociales, utilizando R.

Este curso se distingue por su excelencia académica y audiovisual, y se basa en una metodología de enseñanza aplicada en casos prácticos que reflejan la realidad del entorno empresarial. A lo largo del curso, trabajarás con datos relevantes de bases de datos chilenas y latinoamericanas, permitiéndote aprender a partir de situaciones reales que afectan a las empresas en el contexto actual. Está diseñado para ofrecer una experiencia flexible y adaptada a personas con poco tiempo, lo que te permitirá aprender y aplicar machine learning de manera eficiente en tu quehacer laboral. El programa también cuenta con sesiones sincrónicas que quedan grabadas para resolver dudas y compartir casos prácticos.

Al finalizar el curso, gracias a las actividades prácticas de casos empresariales reales vistos a lo largo de los módulos, junto con el apoyo permanente del tutor, tendrás la experiencia necesaria para integrar machine learning en tu quehacer laboral. Esto te permitirá otorgar un valor significativo y diferencial a tus decisiones estratégicas, impulsando así la innovación y la eficacia en tu empresa.

Módulo 1: Identificar los conceptos fundamentales del machine learning y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales que impactan en la empresa.

• Introducción a los fenómenos sociales (demográficos, culturales) y su relevancia en la toma de decisiones empresariales.
• Definición y alcance del machine learning en el contexto empresarial y su aplicación en fenómenos sociales.
• Diferencias entre machine learning supervisado y no supervisado.
• Aplicaciones de machine learning y automatización en el análisis de datos sociales, como cambios demográficos o patrones de comportamiento de consumo.
• Introducción al entorno de R para machine learning.

Módulo 2: Aplicar técnicas de manejo y preparación de datos utilizando R para optimizar la calidad de la información disponible antes de modelar.

• Importación y depuración de datos en R.
• Métodos de recolección de datos internos y sociales (hábitos de consumo, preferencias y tendencias)
• Técnicas de pre-preprocesamiento de los datos: normalización y transformación de variables.
• Identificación de outliers y manejo de datos faltantes.
• División de bases de datos para entrenamiento y prueba.

Módulo 3: Implementar modelos supervisados de machine learning en R para evaluar fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.

• Conceptos clave de machine learning supervisado.
• Clasificación y regresión: diferencias y aplicaciones.
• Aplicaciones prácticas de regresión y clasificación en la predicción de comportamientos sociales y su impacto en decisiones empresariales.
• Implementación de modelos en R (regresión logística, árboles de decisión, random forest).
• Evaluación del rendimiento del modelo: métricas y validación cruzada.
• Automatización de procesos mediante modelos supervisados.
• Visualización y comunicación de resultados enfocados en fenómenos sociales que impactan a la empresa.

Módulo 4: Implementar modelos no supervisados de machine learning en R para identificar patrones empresariales y sociales relevantes.

• Introducción al clustering y análisis de agrupamiento.
• Segmentación de datos demográficos y sociales en el contexto empresarial.
• Implementación de algoritmos de clustering en R.
• Análisis de Componentes Principales.
• Aplicaciones prácticas: segmentación de datos en el contexto empresarial.
• Visualización y comunicación de los resultados de modelos no supervisados.

Módulo 5: Aplicar técnicas de machine learning para la toma de decisiones empresariales en respuesta a fenómenos sociales, utilizando R.

• Implementación práctica de modelos supervisados y no supervisados.
• Evaluación del impacto de cambios sociales y de opinión pública en las decisiones empresariales.
• Evaluación de resultados y mejora continua en la toma de decisiones.
• Estudio de casos: aplicación de técnicas de machine learning en la toma de decisiones ante fenómenos sociales y comportamientos de consumo.

Este curso está dirigido a analistas de datos, profesionales de marketing y ejecutivos de ventas que buscan profundizar en el uso de machine learning en el software R para mejorar la toma de decisiones estratégicas en sus organizaciones. También es relevante para responsables de innovación y desarrollo de productos y servicios que desean aprender a utilizar machine learning para analizar datos sociales y demográficos, permitiéndoles predecir tendencias y gestionar procesos de manera más efectiva. Además, el curso resulta útil para líderes de áreas de sostenibilidad y responsabilidad social que buscan emplear el análisis de datos para fortalecer sus iniciativas y estrategias. Diseñado para aquellos que ya poseen conocimientos básicos en el uso del software R y buscan implementar soluciones prácticas que les permitirá optimizar procesos y personalizar ofertas en un entorno empresarial en constante evolución.

Prerrequisitos

• Se espera que los participantes cuenten con una sólida formación en matemáticas y conocimientos elementales de programación, con énfasis en el lenguaje R.
• Además, es imprescindible disponer de un navegador web instalado, como Microsoft Edge, Mozilla Firefox o Google Chrome.

Manejo básico de tecnologías y plataformas online: Dado que el curso se imparte de manera asincrónica, el alumno debe ser capaz de utilizar plataformas e-learning, además de tener conocimientos básicos en Word, Excel y grabación de videos.

Completar ficha de postulación en línea.

$350.000

Forma de pago:

– Tarjeta de Crédito (cuotas según banco)

– Transferencia Bancaria

– Franquicia Tributaria Sence

Descuentos

• 15% de descuento para 2 o más ejecutivos de la misma empresa
• 20% descuentos ex alumnos de pregrado y postgrado UDP.
• 20% descuento convenio empresas
• 20% descuento instituciones del sector público