Máster en

Advanced Business Analytics

Analítica con técnicas de Machine Learning y recursos especiales de Inteligencia Artificial.

Conoce el Máster

Modalidad:

Presencial

Inicio:

30 septiembre 2019

Campus:

Barcelona

Duración:

12 semanas

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Presentación

'La analítica aumentada es el futuro de los datos y la analítica'

Publicado el 31 de octubre de 2018, Gartner pronostica: ‘Para 2020, la analítica aumentada será un motor dominante de las nuevas formas de analítica y BI así como las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, y de análisis integrado.

Hasta hace poco, este tipo de análisis avanzado, Business Analytics incluyendo Inteligencia Artificial, exigía los servicios de un científico de datos capacitado a tiempo completo. Hoy en día, la potencia de cálculo, la nube y la usabilidad de los softwares, ofrecen a un usuario medio la posibilidad de automatizar y crear sistemas de aprendizaje automático, y aplicarlos inteligentemente en sus procesos de Negocio.

El Máster Advanced Business Analytics contiene sesiones Hands-On que presenta al alumno utilidades prácticas de Inteligencia artificial aplicadas a Negocio.

  • Business Analytics: Detección de factores clave de Negocio
  • E-marketing: análisis de sentimiento en Redes Sociales
  • Healthcare: Diagnosis de Pacientes
  • E-commerce: Sistemas de Recomendación
  • Retail: Previsión de la demanda
  • Marketing: Sistema de Pricing
  • Finanzas: gestión del Riesgo
  • Finanzas: Detección de Fraude
  • Manufactura: Detección de anomalías por reconocimiento de imagen
  • Operaciones: Mantenimiento predictivo
https://www.youtube.com/watch?v=f7MG64ZRvMo
Ignacio Cabrero

Presentación del Máster

Los CEOs del futuro son gente digitalmente preparada.

Detalles

Modalidad

Part-Time

Inicio

Septiembre 2019

Campus

Barcelona

Duración

12 Semanas

Los softwares que empleamos en el curso de algoritmos Machine Learning, permiten de forma transparente e intuitiva a los usuarios crear y aplicar modelos reales sin necesidad de formarse en habilidades avanzadas. Software empleado (dependiendo de las prácticas finales a realizar):

  • Azure: registro licencia formación sin coste
  • MATLAB: prueba gratuita 30 días
  • BigML: licencia formación sin coste
  • Pentaho, Weka, Knime, R, RStudio, Licencias GNU opensource
  • PowerBI licencia sin coste

Requerimientos deseable del alumno:

  • Grado en una carrera técnica
  • Trabajador en activo, habituado a trabajar con datos.
  • Con ganas de desarrollar un proyecto a aplicar ML

Módulos del curso:

1

Conceptos iniciales

Analítica clásica vs. Aumentada: ventajas, inconvenientes, resultados y esfuerzo
2

Análisis de sentimiento en Redes Sociales

Analítica en Redes Sociales. Detectar y valorar opiniones empleando Text Mining
3

Análisis de relaciones en eCommerce

Relaciones entre sucesos: crea sistema de recomendaciones y emparejamiento de productos
4

Clustering

Clustering y segmentación: identificar perfiles de cliente y diseñar campañas focalizadas para mayor beneficio
5

Árbol de decisiones

Análisis de series temporales para relacionar la variable tiempo con nuestros datos y su pronóstico.
6

Sistemas de predicción

Sistemas de predicción para asignar automáticamente categorías a sucesos o clientes y así pronosticar hechos.
7

Métodos de reducción de variables

Optimización del modelo estadístico, reducción de coste de adquisición de la información, mejora de rendimiento, reducción de tiempos de respuesta.
8

Los algoritmos más empleados

IA y Machine Learning para el negocio. Los algoritmos más usuales y su uso.
9

Captura de datos

La captura y preparación de datos son la clave para una base sólida y de calidad en la información usada en las decisiones de negocio
10

Servicio API para pronóstico real

Disponer de un servicio Cloud permite automatizar procesos de decisión en el momento.
11

Mantenimiento predictivo

Regresiones que evaluarán casos o elementos por su probabilidad de éxito, de fuga o de fraude, para saber cuándo reponer, evitar averías u otros.
12

Detección de fraude y anomalías

Mediante el análisis de datos, reconocer cuando se realiza un fraude o existe una anomaliía en el sistema.
13

Deep Learning

La familia de algoritmos para crear los modelos predictivos en los entornos más complejos
14

Presentación de proyectos

Se realizará un proyecto seleccionado por el participante y será presentado en la escuela.
Plazas Limitadas

Consulta nuestras becas, ayudas y planes de financiación.

Equipo docente

Ignacio Cabrero

Director del Máster

Albert Arias

General Manager en Freshperts. Líder de Barcelona Tableau User Group

Genís Margarit

Ingeniero Telecomunicaciones, 20 años como Consultor de Telecomunicaciones

Guillem Vidal

Ingeniero de Machine Learning

Antoni Lisbona

CFO BuConDa

Diego Calvo

Technical Lead - ML & BigData

Calendario

Lunes

18:30 – 21:30

Miércoles

18:30 – 21:30

Viernes

18:30 – 21:30

Aprender haciendo
¡Construye, crea, experimenta! Las personas aprenden mejor a través de hacer y hacer activamente.

Colaboración
La colaboración es la competencia central moderna en un mundo de complejidad y cambio constante.

Listo para el mundo real
Desarrollamos el aprendizaje en torno a ejemplos y tareas reales para que sea inmediatamente relevante y útil.

Red global de expertos.
Trabajamos con expertos líderes en la industria a nivel mundial para proporcionar el contenido más avanzado.

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