mineria datos aplicado negociosEn un entorno global en donde los competidores no son locales y cuentan con conocimientos del más alto nivel, toda organización intensiva en generación de información debe saber desarrollar prácticas de minería de datos y análisis predictivo que le permite identificar nuevas oportunidades de negocio, nuevos productos y/o servicios, nuevos segmentos de mercado o simplemente nuevos comportamientos que le permitan optimizarse como organización y volverse más sólida.

Es por ello que, presentamos el taller internacional Gestión de Minería de Datos Aplicada al Análisis del Negocio el cual ha sido diseñado para ayudar al participante a conocer las mejores prácticas en el uso sistémico de información de la organización para generar un impacto en el valor de los negocios, y de esta forma maximizar la rentabilidad de los mismos en beneficio de todos sus actores. Esto a través de fortalecer los márgenes de los beneficios o reducir los niveles de riesgos en la organización.

AUDIENCIA

Este taller internacional está dirigido a todo ejecutivo que interactúa con información intensiva y abundante información de clientes, operaciones o transacciones y requiere analizar esta abundante información en beneficio del valor del negocio. Ejecutivos de los sectores financiero, comercial, industrial, servicios, seguros, telecomunicaciones, público y similares deben participar de este taller internacional que les permitirá crecer profesionalmente aún menor stress y contribuir a su organización.

OBJETIVOS

Proporcionar al participante las bases, procesos, técnicas disponibles para poder hacer uso eficiente de la información disponible. Asimismo, entrenarles en el manejo de software que facilitará la aplicación práctica de la Gestión de Minería de Datos para la Inteligencia de los Negocios en la empresa.

FECHAS

10, 11 Y 12 DE NOVIEMBRE

TEMARIO

Módulo l. Introducción a la Minería de Datos

  1. Introducción a la minería de datos e inteligencia de negocios
  2. Terminología y notaciones
  3. Pilares de la minería de datos
  4. Mapa y técnicas de la minería de datos
  5. Estadística tradicional versus minería de datos
  6. Muestreos, creación de modelo y backtesting
  7. Estadística y análisis de base de datos
  8. Clasificación de técnicas a emplear

Módulo lI. Análisis, Exploración y Reducción de Información

  1. Análisis de graficas tradicionales y cálculos de dependencias
  2. Usos de tablas dinámicas , estadísticas y gráficos
  3. Visualización avanzadas multidimensionales
  4. Análisis de Componentes Principales-PCA
    1. Reducción de variables
    2. Análisis de Modelo Multivariante
    3. Análisis de variables y objetivos
    4. Transformación de variables
    5. Usos en clasificación y proyecciones

Módulo III. Modelación, Análisis de Asociatividad, Segmentación y Minería de Texto

  1. Reglas de Asociación- Ventas Cruzadas
  2. Minería de Texto Aplicada a Redes Sociales
  3. Análisis Clúster- Segmentación y Uso de Modelo MultiVariante
    1. K-promedios
    2. Aglomerativo Jerarquico

Se estudiarán los siguientes temas a cada una de las técnicas arriba listadas:

  1. Introducción y aplicaciones
  2. Modelo, cálculo, variables y pronóstico
  3. Supuestos modelo
  4. Ventajas y desventajas
  5. Caso de aplicación con su backteting respectivo

Módulo IV. Modelación, Análisis y Proyección de Clasificaciones

  1. Análisis de Discriminantes
  2. Regresión Logística
  3. K-NN - Vecino Cercano
  4. Arboles de Clasificaciones
  5. Naive Bayes
  6. Redes Neuronales - MPL

Se estudiarán los siguientes temas a cada una de las técnicas arriba listadas:

  1. Introducción y aplicaciones
  2. Modelo: cálculo, variables y pronóstico
  3. Supuestos modelo
  4. Ventajas y desventajas
  5. Caso de aplicación con su backtesting respectivo

Módulo V. Modelación, Análisis y Pronósticos

  1. Regresión Múltiple Lineal
  2. K-NN - Vecino Cercano
  3. Arboles de Regresión
  4. Redes Neuronales - MPL

Se estudiarán los siguientes temas a cada una de las técnicas arriba listadas:

  1. Introducción y aplicaciones
  2. Modelo: cálculo, variables y pronóstico
  3. Supuestos modelo
  4. Ventajas y desventajas
  5. Caso de aplicación con su backtesting respectivo

Módulo VI. Taller Aplicado

Se realizará un taller donde se apliquen las técnicas aprendidas en el entrenamiento, donde el ejecutivo seleccionara la que más se adecue a las necesidades e información disponible.

EXPOSITOR

LIC. LUIS FRANCISCO ZALDÍVAR, MSE

Licenciado en Administración de Empresas en University of Tennessee. Posee Maestría en Ciencias Económicas con concentración en Finanzas y Estadística Aplicada de North Carolina State University. Entrenado y Certificado por Oracle Crystal Ball en Denver, Colorado en Crystal Ball Introductorio y Avanzado, Opciones Reales y Seis Sigma. Ha dirigido Bancos Comerciales por 8 años y empresas manufactureras de exportación por 16 años en El Salvador. Ha realizado entrenamientos en Análisis de Riesgo con Crystal Ball aplicado en los últimos 9 años a las siguientes industrias: Petróleo, Gas, Minería, Educación, Banca Comercial, Central y Corporativa en los siguientes países: México, Guatemala, El Salvador, Nicaragua, Costa Rica, Panamá, República Dominicana, Colombia, Perú, Chile, Bolivia , Paraguay y Venezuela. Actualmente es Presidente de Inversiones Carrousel, S.A. de C.V. fundada en 1992. Es Profesor de Simulación Monte Carlo y Optimización en los programas de Maestría en Finanzas y Administración de Empresas de la Universidad José Simeón Cañas de El Salvador (UCA), Universidad de El Salvador, Universidad Rafael Landívar en Guatemala (URL) y Universidad Autónoma Gabriel Rene Moreno de Santa Cruz, Bolivia. Es Facilitador y Consultor Certificado en Análisis de Riesgos empleando Crystal Ball por Oracle Crystal Ball Global Unit, Denver, Colorado.

BROCHURE

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