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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
Categoría:

Tecnología de la Información

Modalidad:Online
Edición:III
Inicio: 03/04/2020
Fin Preinscripción: 03/04/2020
Precio: 225 €
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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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

BISBÉ YORK, ANA MARÍA

Consultora y formadora de Inteligencia de Negocio y Análisis de datos, Partner Microsoft en Power BI y Microsoft MVP Data Platform.

Ampliar información
Profesional del mundo de los datos, con amplia experiencia tanto en formación como en proyectos que abarcan desde el desarrollo de aplicaciones corporativas con Visual FoxPro, el modelado y análisis de datos con las herramientas de Business Intelligence de Microsoft SQL Server y Excel, y más recientemente el análisis y visualización de datos utilizando herramientas como Tableau y PowerBI. De igual manera, colabora con varias comunidades entre las que destacan el grupo PASS, en el cual ha presentado sesiones para los capítulos de España y Latinoamérica, y más recientemente el grupo de usuarios de Power BI España, en el que colabora desde su creación. Partner de Microsoft en el área de Power BI, es ponente habitual en eventos de comunidad mientras mantiene un blog enfocado en tecnologías y herramientas varias.
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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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