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Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP

UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
Este Diplomado en Analítica Predictiva se sitúa como un pilar fundamental en el panorama actual, donde la gestión de la información es esencial para tomar decisiones basadas en estos datos para impulsar el éxito empresarial. Desde la introducción a la minería de datos y del aprendizaje automático hasta la inmersión en herramientas como Hadoop, o Weka, que es una herramienta esencial en el Data Mining para la selección de atributos e implementación de algoritmos. También, en cuanto a Machine learning se estudian técnicas avanzadas como redes neuronales, esta formación aborda integralmente la extracción de conocimientos cruciales. Además, contarás con un equipo docente especializado en la materia.

Objetivos
- Comprender el proceso KDD y su aplicación en la extracción de datos a partir de grandes conjuntos de datos. - Desarrollar habilidades en el manejo del ecosistema Hadoop. - Dominar el uso de Weka para la aplicación efectiva de técnicas de Data Mining. - Diferenciar entre algoritmos de aprendizaje automático. - Explorar técnicas de clustering para la extracción de estructura en datos. - Diseñar sistemas de recomendación eficientes. - Profundizar en el universo de las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
Salidas profesionales
Con este Diplomado en Analítica Predictiva podrás destacar como científico/a de datos, analista predictivo/a, desarrollador/a de soluciones Big Data, especialista en machine learning, consultor/a en analítica avanzada, entre otros roles. Las empresas buscan expertos/as en esta materia por lo que generan diversas oportunidades laborales en sectores como finanzas, salud y tecnología.
Para qué te prepara
Este Diplomado en Analítica Predictiva te prepara para liderar en la transformación digital, dotándote de habilidades para analizar datos complejos, implementar soluciones de Big Data con Hadoop, aplicar técnicas avanzadas de Data Mining con Weka y abordar desafíos en aprendizaje automático y Deep learning. Al finalizar, serás capaz de diseñar estrategias basadas en datos para resolver problemas empresariales.

A quién va dirigido
Este Diplomado en Analítica Predictiva está dirigido a profesionales de la analítica, científicos/as de datos, desarrolladores/as y cualquier persona interesada en potenciar sus habilidades en la interpretación y aplicación de grandes conjuntos de datos. También es ideal para personas que ejercen roles de marketing, investigación y toma de decisiones estratégicas basadas en datos.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de diplomado analítica predictiva online

Titulo de Diplomado en Analítica Predictiva expedido por la Universidad Hemisferios en colaboración con Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
HEMISFERIOSINESEM
HEMISFERIOS_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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Diplomado Analítica Predictiva Online

¿Te gustaría especializarte en el ámbito de la analítica predictiva y la minería de datos? ¿Sabes cómo realizar una extracción de datos a partir de grandes conjuntos de datos y qué técnicas se han de usar para su posterior tratamiento? ¿Quieres ser capaz de diseñar estrategias basadas en datos para poder resolver los posibles problemas empresariales? Si la respuesta es afirmativa, Euroinnova te ofrece este Diplomado Analítica Predictiva Online para que puedas conseguir todo lo que te propongas. ¡No te lo pienses más!

¿Aún no lo tienes claro? Te invitamos a seguir leyendo.

Diplomado Analítica Predictiva Online

Si tienes alguna duda sobre este tema, contacta con nosotros a través de nuestra página web o, si lo prefieres, llámanos e infórmate.

¿Qué conceptos vas a aprender tras la realización de este Diplomado?

La analítica predictiva se refiere al uso de datos, algoritmos y técnicas de machine learning, que se basa en la construcción de modelos analíticos mediante la inteligencia artificial, para hacer una predicción sobre resultados futuros basados en datos históricos.

Gracias al uso de las técnicas de extracción de datos y análisis predictivos se consiguen hallar patrones de datos nos ayudan a identificar posibles riesgos y oportunidades en los distintos ámbitos. Los modelos de análisis más utilizados son:

  • Modelos de clasificación: Forma parte de los modelos de aprendizaje automático supervisados. Consiste en la categorización de datos usando los datos históricos, determinando las relaciones existentes en un determinado conjunto de datos.
  • Modelos de clustering: Al contrario que el modelo anterior, este forma parte de los modelos de aprendizaje no automatizado. Este modelo forma agrupaciones de datos con atributos similares.
  • Modelos de series temporales: Se usan datos introducidos en la base de datos en distintos momentos, marcando la frecuencia con la que se deben escoger, trazando comportamientos cíclicos, tendencias y estacionalidad.

Este análisis presenta grandes beneficios en el área comercial, dotándolo de una mayor seguridad y una reducción de los riesgos, manteniendo los datos seguros en todo momento. Además, aumenta la eficiencia de los flujos de trabajo y mejora la toma de decisiones al poseer datos más precisos y actualizados.

Importancia del Análisis Predictivo

Este tipo de análisis nos permite aprender de la experiencia de la combinación de las técnicas de análisis y a la inteligencia artificial aplicada a la empresa. Este análisis es importante gracias a que aporta una gran fortaleza competitiva debido a que se analizan de una mejor manera las fortalezas y debilidades de la competencia, lo que nos permite anticiparnos a ella.

Por otro lado, mejora las capacidades de la propia empresa, mejorando las competencias comerciales para que la oferta de productos y servicios pueda ampliarse, y con ello generar un aumento en las ventas.

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