Workshop Azure Machine Learning
CLAVE
Matrícula
Entorno Económico y Operaciones
En este curso explicacaremos el papel que juegan los procesos de Machine Learning en la detección de patrones y anomalías y la utilización de esos patrones para predecir el futuro.
Descripción
En este curso explicacaremos el papel que juegan los procesos de Machine Learning en la detección de patrones y anomalías y la utilización de esos patrones para predecir el futuro.
Haremos prácticas guiadas sobre cómo adentrarse en el mundo Azure Machine Learning para descubrir sus componentes e interactuar con ellos, sobre cómo realizar tareas de minería de datos sobre las columnas de una tabla de clientes, descubrir las relaciones entre las columnas y realizar tareas de limpieza y calidad de datos.
Información
Duración y Modalidad
Duración: El curso tiene una duración de 10 horas lectivas.
Horario: El curso se impartirá los viernes de 16:30 h. a 21:30 h. y los sábados de 9:00 h. a 14:00 h.
Modalidad: Este curso se imparte de forma online en directo, es decir, puedes interactuar con el profesor y los compañeros durante el transcurso de la clase y resolver tus dudas en el momento.
Metodología
ENAE desarrolla una metodología activa y participativa basada en el "Método del Caso", que alterna las exposiciones de conceptos, técnicas y métodos de análisis, con el desarrollo de casos prácticos que reflejan situaciones empresariales reales.
Con el fomento del trabajo en equipo se pretende conseguir la integración de todos los miembros y resolver de una forma más eficaz los casos planteados, mediante el intercambio de distintos puntos de vista, opiniones y experiencias. Se aprenderá de los formadores pero también de las experiencias profesionales de los compañeros.
MÓDULOS
PARTE I
Técnicas:
-
Crear experimento con Azure Machine Learning
-
Descubrir las opciones para descubrimiento y manipulación de datos
-
Combinar Azure ML con R
Práctica guiada sobre cómo adentrarse en el mundo Azure Machine Learning. Descubrir sus componentes e interactuar con ellos.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learning y R.
PARTE II
Técnicas:
-
Descubrir información de Clientes
-
Tareas de Limpieza
-
Detección de patrones
Práctica guiada sobre cómo realizar tareas de minería de datos sobre las columnas de una tabla de clientes. Descubrir las relaciones entre las columnas y realizar tareas de limpieza y calidad de datos.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learning y R.
PARTE III
Técnicas:
-
Segmentación de Clientes
-
Modelos de Clasificación
Práctica guiada sobre cómo realizar una segmentación de clientes en base a distintos criterios. Durante la práctica se realizarán también clasificaciones de clientes. Se mostrará la forma más adecuada para su visualización.
HERRAMIENTAS: Azure MachineLearning, R.
PARTE IV
Técnicas:
-
Visualización
Práctica guiada sobre cómo utilizar la forma más adecuada para su visualización.
HERRAMIENTAS: Azure Machine Learning, R, Power BI.
más de 13.000 alumnos han confiado
en la excelencia y la calidad de la formación de ENAE Business School.
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