Máster en

Augmented Analytics

Inteligencia Artificial aplicada al Negocio

Los CEO del futuro no serán algoritmos, serán personas que sabrán como emplearlos.

Presentación

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

‘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 contiene 15 sesiones Hands-On que presenta al alumno más de 15 utilidades prácticas de Inteligencia artificial aplicadas a Negocio, alguna de ellas son:

  • 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
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
https://www.youtube.com/watch?v=f7MG64ZRvMo
Ignacio Cabrero

Presentación del Máster

Los CEOs del futuro son gente digitalmente preparada.

Plazas Limitadas

Consulta nuestras becas, ayudas y planes de financiación.

Contenido del Curso

  • Presentación
    1. Presentación del Curso
    2. Qué es Analítica Aumentada y algoritmos Machine Learning
    3. Práctica: pronosticar supervivencia en el Titanic, con BigML
    4. Conclusiones: uso y utilidad de la Analítica Aumentada
  • Análisis de sentimiento en Redes Sociales
    1. Busines Intelligence y Busines Analytics juntos en PowerBI
    2. Business Analytics tendencias: Amazon Quick Insight
    3. Práctica: analizar sentimiento de comentarios en Twitter de establecimientos o servicios con Azure Cognitive Services
  • Análisis de relaciones en eCommerce
    1. identificar relaciones entre productos en un proceso de compra
    2. Crear sistema de recomendación con Knime
    3. Análisis de relaciones con PowerBI (con R)
  • Clustering, agrupación por similitud
    1. Usos del clustering
    2. Tipos de algoritmos para clustering
    3. Práctica: Segmentación de clientes para microcampañas de alto éxito
  • Árbol de decisión clasificación
    1. Práctica: Healthcare, diagnosis Diabetes con BigML
    2. Usos de los árboles de decisión, interpretación
    3. Matriz de confusión y Validación del modelo
  • Sistemas de Predicción I
    1. Predicción de categorías y sucesos
    2. Práctica: predicción del abandono de clientes en Azure ML Studio
    3. Práctica: Lead Scoring y gestión de Riesgos
  • Sistemas de Predicción II
    1. Regresión numérica
    2. Práctica: Pricing de vehículos en Azure ML Studio
  • Sistemas de Predicción III
    1. Predicción en líneas de tiempo
    2. Prácticas en Excel y Cloud de Predicción de la Demanda
  • Métodos de Reducción de Variables
    1.  Método PCA reduce costes de captura de datos
    2.  Práctica de Componentes principales en BigML
    3.  Práctica de reducción de variables en modelos complejos con Knime
  • Los algoritmos más empleados
    1.  Uso adecuado de cada algoritmo
    2.  Validación del modelo, variación y contraste entre modelos
    3.  Práctica: mejora de modelos seleccionando el algoritmo adecuado
    4.  Bibliotecas de ejemplos útiles
  • Captura de datos
    1. Los casos más usuales
    2.  Acceso al BigData
    3.  Práctica: captura y preparación de datos con un ETL
  • Creación de un servicio API para pronostico en tiempo real
    1.  Disposición de modelos en Cloud por API con Azure ML Studio
  • Mantenimiento predictivo
    1.  Análisis previo de datos y resultados esperados
    2.  Creación del modelo predictivo con ayuda de ML de MATLAB
  • Detección del fraude y anomalias
    1.  Práctica de detección de fraude en pagos con Pentaho-Weka
  • Deep Learning
    1.  ANN y CNN en Deep learning de imágenes
    2. Práctica Reconocimiento caracteres de imágenes en MATLAB o Reconocimiento de imágenes con Cognitive Services
  • Presentación de los mejores proyectos de los alumnos
    1.  Presentación de una selección de los proyectos particulares realizados por los alumnos en el ámbito de datos de su empresa: diseño, construcción, puesta en producción, incidencias, etc

Para 2020, se ha estimado de 1 millón de nuevos empleos digitales y tecnológicos en Europa.

El perfil de Data Analyst será uno de los más relevantes para la productividad de las empresas, dando la información necesaria a estas para poder tener ventaja sobre los competidores.

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.