¿De qué trata el curso?
Este curso entrega herramientas prácticas para analizar grandes volúmenes de datos con machine learning, aplicándolo en estudios de mercado y consultorías de opinión pública. Aprenderás a preparar, limpiar y estructurar bases de datos internas y externas, asegurando su calidad para análisis avanzados.
Exploraremos técnicas como clasificación, segmentación y análisis de componentes principales (PCA) para procesar bases de datos con múltiples variables y dimensiones, optimizando su uso en investigación de audiencias y estudios de tendencias. Aplicaremos clustering para detectar grupos naturales en la información, permitiendo comprender patrones de comportamiento y generar estrategias de segmentación más precisas.
El curso se basa en el uso de bases de datos reales y de gran escala, como el estudio COES, además de datos internos propios de las empresas. Aprenderás a integrar diferentes fuentes de información y a utilizar machine learning para responder preguntas clave en estudios de opinión, análisis de mercado y evaluación de fenómenos sociales.
A través de un enfoque práctico y aplicado, desarrollarás habilidades para transformar grandes volúmenes de datos en información accionable, mejorando la calidad de los análisis y la toma de decisiones en estudios de mercado y opinión pública.
Al finalizar el curso, habrás desarrollado las siguientes competencias:
• Preparar y estructurar bases de datos para su análisis, asegurando calidad, limpieza y organización óptima para aplicar modelos de machine learning.
• Aplicar técnicas de clasificación y segmentación para analizar bases de datos internas y externas, optimizando la toma de decisiones en marketing y estudios de mercado.
• Utilizar análisis de componentes principales (PCA) para identificar patrones socioeconómicos y reducir la dimensionalidad de los datos, facilitando el análisis en investigación social y estrategias comerciales.
• Implementar clustering para detectar grupos naturales en grandes volúmenes de información, con aplicaciones en segmentación de clientes y estudios de comportamiento del consumidor.
Modalidad y metodología
Este curso e-learning asincrónico está diseñado para ofrecer una experiencia de aprendizaje práctica y aplicada al análisis de datos a gran escala. A lo largo del curso, accederás a módulos interactivos, cápsulas de video con expertos en ciencia de datos y ejercicios con bases de datos reales, incluyendo encuestas nacionales como el estudio COES y datos internos de tu utilidad.
La metodología se centra en la aplicación directa de técnicas de machine learning para estructurar, limpiar y analizar bases de datos con múltiples variables. A través de casos prácticos, tendrás la oportunidad de aplicar lo aprendido en escenarios reales y recibir retroalimentación detallada del tutor, quien te guiará en la mejora de tus habilidades y en el uso de herramientas avanzadas para análisis de datos. Además, las evaluaciones del curso están diseñadas para reforzar tus habilidades mediante ejercicios aplicados, con correcciones y comentarios que te permitirán perfeccionar tu manejo de las herramientas y técnicas aprendidas.
Contarás con el apoyo de un tutor en línea para resolver dudas y guiarte en la aplicación de los métodos enseñados. Además, el curso incluye sesiones sincrónicas opcionales, en las que podrás interactuar con el tutor y otros estudiantes para aclarar dudas y profundizar en los conceptos clave. También habrá foros de discusión para el intercambio de experiencias y conocimiento.
Este enfoque flexible te permitirá avanzar a tu propio ritmo, adaptando el estudio a tus horarios y asegurando que adquieras herramientas concretas para mejorar la precisión y utilidad de tus análisis de datos.
Objetivo General
Al finalizar la capacitación, los participantes estarán en condiciones de aplicar técnicas de machine learning en la predicción de fenómenos y análisis de datos sociales utilizando el software R.
Objetivo Específicos
• Identificar los conceptos fundamentales de machine learning y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales relevantes para la empresa.
• Aplicar técnicas de manejo y preparación de datos en software R en la optimización de la información disponible antes de modelar.
• Implementar modelos supervisados de machine learning utilizando R en la evaluación de fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.
• Implementar modelos no supervisados de machine learning utilizando R en la evaluación de fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.
