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Plan de Curso: Business Analytics Técnicas de machine learning and artificial intelligence aplicadas a los negocios
Contenido del curso
Conceptos Básico
- Business Analytics.
- Roles del business Analytics.
- Importancia de business analytics.
- Diferencia con business intelligence.
- Conceptos claves de estadística: Media, mediana, moda, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, coeficiente de correlación.
- Preparación de datos:
- Detección de outliers.
- Tratamiento de missing values.
- Normalización de datos.
Modelado Supervisado
- Tareas de la minería de datos
- Predicción (Regresión, clasificación)
- Descriptivos (Agrupación, reglas de asociación)
- Definición de un modelo supervisado.
- Algoritmo KNN.
- Algoritmo arboles de decisión.
- Regresión Logística.
Modelado No supervisado
- Definición de minería de texto
- Preprocesamiento de texto:
- Tokenizar las oraciones
- Eliminación de stopwords
- Stemming and lemmatization
- Generar lista de frecuencia de palabras
- Determinar las palabras más relevantes de un documento
- Clasificación de texto
- Análisis de sentimiento
People Analytics
- Importancia del análisis de redes
- Definición de grafo
- Tamaño, densidad y grado
- Tipos de grafos
- Tipos de medidas de centralidad:
- Centralidad de grado
- Centralidad de cercanía
- Centralidad de intermediación
- Aplicaciones de las medidas de centralidad
- Detección de comunidades en las redes
Inteligencia Artificial
- Computer vision
- Análisis de imágenes
- Reconocimiento de elementos y personas en imágenes
- Procesamiento del lenguaje natural
- Análisis de texto
- Reconocimiento de voz
- Traducción de texto