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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:

Marketing

Modalidad:Online
Edición:III
Inicio: 29/05/2020
Fin Preinscripción: 29/05/2020
Precio: 225 €
Plazas limitadas Asegura tu participación formalizando tu reservaaquí
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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 de 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.

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.

PROFESORES

PITA LOZANO, ANTONIO

Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Murcia. DEA en Álgebra. MBA por la UNED. Experto en Métodos Avanzados de Estadística Aplicada por la UNED. Máster en Visual Analytics y Big Data por la UNIR. Especialización en Machine Learning por la University of Washington.
Ampliar información
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-III
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