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Análisis de la información de Big Data

Aprende a tomar decisiones de negocio basadas en Business Analytics. Cualquier empresa actual debe aprovechar toda la información que genera para mejorar su negocio, aprende cómo en este curso

Análisis de la información de Big Data
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Descripción del curso

El objetivo de la asignatura es conocer y poner en práctica las diferentes técnicas de Business Analytics para poder utilizar las necesarias al realizar un análisis.

Business Analytics es un término amplio utilizado para describir las soluciones informáticas que ayudan a los usuarios a aprovechar los datos empresariales para tomar decisiones de empresa más fundamentadas y mejores. 

Con el Business Analytics en marcha, los usuarios pueden recuperar, combinar y examinar datos desde un amplio grupo de fuentes externas e internas para descubrir y descifrar patrones, tendencias, relaciones y anomalías. El Business Analytics también permite a los usuarios hacer predicciones precisas, anticipando eventos futuros o resultados basados en información histórica, o evaluar escenarios de tipo "what if" para determinar cómo pueden afectar a los resultados los cambios en determinados factores



Contenido del curso

Tema 1: El proceso de Minería de Datos

55:39
  • Introducción: Conceptos básicos de minería de datos15:53
  • Metodología de la minería de datos: Fases de un proyecto (Metodología SEMMA)26:49
  • Introducción a SAS Enterprise Miner: SAS Enterprise Miner como herramienta12:57

Tema 2: Metodología SEMMA: Muestreo

43:55
  • Definición del problema: Variable objetivo03:11
  • Selección de la información: Técnicas de muestreo22:04
  • Librería de datos18:40

Tema 3: Metodología SEMMA: Exploración y modificación

31:12
  • Técnicas de reducción de la información: Descripción, selección y transformación15:58
  • Técnicas de selección de la in- formación: Relación entre las variables15:14

Tema 4: Metodología SEMMA: Modelización

01:22:09
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Descriptiva20:43
  • Análisis de clusters y market basket análisis15:27
  • Técnicas de segmentación no supervisada: Modelización Predictiva20:58
  • Modelos de árboles de regresión y segmentación09:35
  • Modelos lineales: regresión lineal y logística12:35
  • Modelos de análisis discriminante y otras redes neuronales02:51

Tema 5: Metodología SEMMA: Evaluación

30:24
  • Técnicas de comparación de modelos: Interpretación de los resultados02:27
  • Selección y puesta de producción de un modelo25:45
  • Help!02:12

Valoraciones

4.5/5
23 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    61%
  • 4 ESTRELLAS
    30%
  • 3 ESTRELLAS
    4%
  • 2 ESTRELLAS
    4%
  • 1 ESTRELLAS
    0%
  • Claudia Fernanda Leal Contreras
    Claudia Fernanda
      Leal Contreras
    Incluir valoración media (en números)

  • Jorge Monray
    Jorge
      Monray
    Incluir valoración media (en números)

    BUENO

  • EDUARDO ANDRÉS POZO MEZA
    EDUARDO ANDRÉS
      POZO MEZA
    Incluir valoración media (en números)

  • Antonio Sanchez
    Antonio
      Sanchez
    Incluir valoración media (en números)

    sigue un proceso inicial para avanzar en el contenido

  • Jorge Gonzalo Pascual
    Jorge
      Gonzalo Pascual
    Incluir valoración media (en números)

  • Adolfo Illera Jimenez
    Adolfo
      Illera Jimenez
    Incluir valoración media (en números)

    El curso no se centra en conocimientos técnicos

  • Diego Javier Puebla
    Diego Javier
      Puebla
    Incluir valoración media (en números)

  • Antonio Molano
    Antonio
      Molano
    Incluir valoración media (en números)

  • Andrés Fernando Valenzuela Saavedra
    Andrés Fernando
      Valenzuela Saavedra
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  • Igor Moreno García
    Igor
      Moreno García
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  • Ledis Rivera Changra
    Ledis
      Rivera Changra
    Incluir valoración media (en números)

  • Ruben Abdias
    Ruben
      Abdias
    Incluir valoración media (en números)

  • María Herrero García
    María
      Herrero García
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  • Nagore Moreno Rivas
    Nagore
      Moreno Rivas
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  • Giovanny Salinas Moreno
    Giovanny
      Salinas Moreno
    Incluir valoración media (en números)

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