OC20200479 OC20200480 - Inteligencia Artificial aplicada en la Empresa

Objetivos del curso:
Conocer qué es Business Intelligence y su relación con Big Data, su impacto en las organizaciones y
los beneficios que puede aportar su adopción. Identificar las oportunidades de la Gestión Estratégica
de la Información en la empresa. Entender cómo se lleva a cabo un proyecto de Business
Intelligence. Conocer técnicas sofisticadas del tratamiento de datos: Análisis en tiempo real, MPP
(Massively Parallel Processing), modelos predictivos, analíticas en Web, Redes Sociales, Social
CRM.
Con este curso el alumno descubrirá el potencial de las técnicas de Machine Learning para el análisis de
datos y sobre todo para extracción de información a partir de los datos. Es decir, sacar valor a los datos.
Conocer con casos prácticos las técnicas de Machine Learning que actualmente se utilizan en soluciones
de análisis de datos, tanto en Big Data como en Data Science y en Business Intelligence en general. La
analítica predictiva permite a las organizaciones ser un poco más proactivas, tener la vista en el futuro,
anticipando resultados y comportamientos, basándose así en datos y no en una serie de especulaciones.

Contenidos del curso:
Módulo 1.- INTRODUCCIÓN
¿Tema 1.- Introducción al Business Intelligence
¿Tema 2.- Big data en el modelo empresarial
¿Tema 3.- Diseño de un datawarehouse y extracción de datos.
Módulo 2.- TÉCNICAS DE ANÁLISIS
¿Tema 4.-Técnicas de análisis operativo. OLAP
¿Tema 5.-Técnicas de análisis predictivo. Machine learning
Módulo 3.- SOFTWARE DE VISUALIZACIÓN Y DASHBOARD
¿Tema 6.- Visualización de los datos. Informes y cuadros de mando
¿Tema 7.- Principales herramientas de Business Intelligence
INTRODUCCIÓN:
- Introducción al análisis predictivo utilizando aprendizaje automático
USO DE MODELOS PREDICTIVOS:
- Modelos de clasificación-árboles de decisión
- Modelos de regresión- redes neuronales
- Modelos de agrupamiento- K-MEANS
- Modelos de asociación- Algoritmo a priori
TALLER PRÁCTICO DE ANÁLISIS PREDICTIVO:
- Taller. Ejemplos prácticos de análisis predictivo con herramientas de software open source

Requisitos del curso: Ninguno