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Programa

Workshop Azure Machine Learning

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CONCEPTOS
CLAVE
1
MACHINE LEARNING
2
CASO DE USO: CONOCIENDO A LOS CLIENTES.
Matrícula
Modalidad:Online
Precio: 225 €


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.

PROFESORES

MÓDULOS

MACHINE LEARNING
Obteniendo más valor de nuestros datos. Explicación sobre 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.
CASO DE USO: CONOCIENDO A LOS CLIENTES.

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.

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