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Programa

Workshop Sistemas de Recomendación

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CONCEPTOS
CLAVE
1
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
2
CASOS REALES PRÁCTICOS
3
PROYECTO SIGEFILMS
Matrícula
Categoría:

Tecnología de la Información

Modalidad:Online
Edición:V
Inicio: 06/06/2022. Plazo de inscripción cerrado hasta la próxima edición.
Fin Preinscripción: 06/06/2022
Precio: 125€
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Descripción

En este workshop se mostrarán aplicaciones del Big Data en el mundo empresarial, prestando especial interés en su uso por sectores. Además, se realizarán casos de uso, utilizando el lenguaje de programación estadístico R para su mejor comprensión.

Información

Objetivos

  • Conocer las principales técnicas de sistemas de recomendación.

  • Comprender las características necesarias que tienen los sistemas de recomendación.

  • Conocer ejemplos de sistemas de recomendación.

  • Construir un sistema de recomendación de un e-commerce.

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.

El conocimiento básico de R y R Studio es recomendable para el máximo aprovechamiento del curso.

Datos del programa

Duración:  DEl 23 de mayo al 5 de junio. El curso tiene una duración de 12 horas lectivas.

Modalidad: El curso se imparte en modalidad 100% online, combinando clases en directo, donde podrás interactuar con el profesor y tus compañeros, y videoconferencias. También tendrás a tu disposición las grabaciones en CANVAS, nuestro campus virtual.

Curso bonificable por FUNDAE.

Sede: Edificio ENAE. Campus Universitario de Espinardo 30100, Espinardo, Murcia.

PROFESORES

Profesor ENAE Business School
PITA LOZANO, ANTONIO

Global Head of Consulting and Analytics en Luca, Telefónica Data Unit. Ha sido Director de Operaciones en Synergic Partners, Director de Business Analytics en Liberbank. En 2016 fue galardonado como el mejor Científico de Datos de España otorgado en la primera edición de los Data Science Awards.
 
Docente en ENAE Business School, Universitat Oberta de Catalunya, IE Business School, entre otros. 
 
  
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Global Head of Consulting and Analytics en Luca, Telefónica Data Unit. Amplia experiencia en el sector del Big Data y Data Science, especialmente en Marketing Analytics y Customer Analytics con conocimientos en múltiples disciplinas y tecnologías. Ha sido Director de Operaciones y Soluciones en Synergic Partners, Director de Business Analytics y coordinador de la Transformación Digital en Liberbank, potenciando la conversión de datos en información relevante mediante técnicas de Advanced Analytics sobre arquitecturas Big Data y propiciando el cambio hacia una cultura digital. En esta misma línea, Pita ha ocupado cargos de responsabilidad en el ámbito analítico en empresas de primer nivel como Everis o Cajamar. Docente de materias relacionadas con la metodología Data Science y analítica avanzada en destacados centros universitarios como el IE Business School, Universitat Oberta de Catalunya, AFI Business School o CIFF Business School, entre otros. Sus trabajos de investigación le han llevado a publicar artículos en diferentes revistas de prestigio. También ha participado como conferenciante en eventos sobre Big Data alrededor del mundo. En 2016 fue galardonado como el mejor Científico de Datos de España otorgado en la primera edición de los Data Science Awards.
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MÓDULOS

TÉCNICAS DE LOS SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

  • Sistemas de recomendación no personalizados

  • Sistemas de recomendación personalizados

  • Similitud entre Items

  • Filtrado Colaborativo Item-Item

  • Filtrado Colaborativo User-User

  • Predicción: Low Rank Matriz Factorization

CASO PRÁCTICO: CREANDO UN RECOMENDADOR

  • Preparación del Entorno

  • Carga de la Información

  • Preparación de la Información

  • Similitud entre Items

  • Filtrado Colaborativo Item-Item

  • Filtrado Colaborativo User-User

HERRAMIENTAS: R y Rstudio
PROYECTO SIGEFILMS

  • Paseando por la solución

  • Lecciones aprendidas

PROG-BE-SIST-RECOMEND-V
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