Advanced Analytics in a Big Data World

Business Knowledge Series Curso

Presentado por Cristian Bravo, Ph.D., Profesor Asistente en Business Analytics de la Escuela de Negocios de la Universidad de Southampton (Reino Unido) Actualmente, la importancia del Big Data ha hecho que numerosas compañías apuesten grandes cantidades en los datos de clientes para el éxito del marketing, el uso de servicios financieros, el uso de la web e incluso en los comportamientos de fraude. Las recientes tendencias y necesidades como la personalización en masa, la Web 2.0, el marketing on-to-one, la gestión de riesgo y la detección de fraude han aumentado la importancia de extraer, entender y explotar patrones analíticos sobre el comportamiento del cliente y la inteligencia de estrategia. Este curso ayudará a clarificar cómo adoptar con éxito las técnicas de análisis de datos y ciencia de datos de última generación para aplicaciones avanzadas de inteligencia de clientes. Es altamente interactivo ofreciendo una mezcla sólida de conocimientos teóricos y técnicos, así como detalles prácticos de la implementación y varios casos reales. También se proporciona material de referencia como documentos seleccionados, tutoriales y directrices.

Aprenderá a

• Aplicar una serie de técnicas potentes, recientemente desarrolladas, analíticas y relacionadas con Data Science
• Garantizar la aplicación práctica de estas técnicas para optimizar los procesos estratégicos de negocio y de toma de decisiones
• Explorar una visión futurista de cómo las nuevas tecnologías del Data Science podrían cambiar sus procesos de negocio
• Implementar, monitorear y optimizar modelos analíticos

Quién debe atender

Todos aquellos implicados en la estimación, monitoreo, auditoría o mantenimiento de modelos para diversos tipos de inteligencia de cliente. Personas involucradas en el uso de técnicas de minería de datos para diversos tipos de inteligencia de clientes, analistas de negocios en diversos entornos (por ejemplo, gestión de riesgos, telecomunicaciones, publicidad, farmacia etc.) Gerentes de inteligencia de clientes, analistas de riesgo, analistas de CRM, analistas de marketing, analistas de datos senior y mineros de datos.

Formatos disponibles	Duración
e-Learning:	24 horas/180 día licencia

Todos aquellos implicados en la estimación, monitoreo, auditoría o mantenimiento de modelos para diversos tipos de inteligencia de cliente. Personas involucradas en el uso de técnicas de minería de datos para diversos tipos de inteligencia de clientes, analistas de negocios en diversos entornos (por ejemplo, gestión de riesgos, telecomunicaciones, publicidad, farmacia etc.) Gerentes de inteligencia de clientes, analistas de riesgo, analistas de CRM, analistas de marketing, analistas de datos senior y mineros de datos

Antes de asistir a este curso debería tener experiencia en:
• Datos de pre-proceso (como muestreo, valores atípicos, categorización, etc.)
• Desarrollo de modelos predictivos usando la regresión logística
• Desarrollo de modelos predictivos usando árboles de decisión
• Desarrollo de modelos descriptivos utilizando técnicas básicas de segmentación
• Cuantificar el rendimiento de los modelos predictivos (tales como curvas de elevación, curvas ROC, etc.).

Puede obtener esta experiencia realizando el curso Data Mining: Principles and Best Practices & Decision Tree Modeling

This course addresses SAS Enterprise Miner software.

SAS® Enterprise Miner™