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Data Science for Business – Introducción a la Inteligencia Artificial

Descripción

A la hora de tomar decisiones en el mundo empresarial, basadas en los datos,  se trabaja en dos grandes áreas:

  • Business Intelligence: Consiste en aplicar análisis estadísticos mas o menos complejos a los datos y visualizarlos mediante gráficos.
  • Artificial Intelligence: Consiste en que la maquina sea capaz de aprender de los datos disponibles, encontrando patrones en los datos que nos ayude a entender la realidad (aprendizaje no supervisado) o generando modelos que permitan predecir la clase de un nuevo registro (aprendizaje supervisado).

En este curso aprenderás cuales son las principales técnicas y algoritmos disponibles para aplicar Inteligencia Artificial a tus datos empresariales.

¿Qué aprenderé?

  • Conocer los diferentes tipos de inteligencia artificial disponible para trabajar con datos en el mundo empresarial
  • Entender que es lo que hacen los diferentes algoritmos y que tipo de tareas resuelven.
  • Comprender como debemos entregar los datos a los algoritmos para que puedan aprender.

Temas de este curso

7 Lecciones

Introducción a la Inteligencia Artificial?

Turing definió el concepto general de Inteligencia Artificial, del que estamos todavía muy alejados. Pero la Inteligencia Artificial se ha desarrollado mucho en diferentes campos: reconocimiento visual, de voz, robótica, conducción autónoma, etc. Desde el punto de vista del Business, nos centraremos en el Machine Learning y el Deep Learning.
Conceptos previos.00:10:42
Preparación de los datos00:09:32
Test conceptos previos
Test preparación de los datos

Machine Learning Supervisado?

Entendemos por Machine Learning Supervisado cuando disponemos de un dataset o conjunto de datos clasificado, es decir cuando dispone de una variable, columna o característica que ejerce de clase.

Machine Learning No Supervisado?

Entendemos por Machine Learning no supervisado cuando disponemos de un dataset o conjunto de datos no clasificado, es decir, ninguna variable, columna o característica ejerce de clase.

Deep Learning?

El Deep Learning se basa en el concepto de neurona con la que se crean diferentes redes neuronales en función de la tipología de problema a resolver.

Sobre el instructor

Josep Anton Charles

Data Scientist & ADE

Data Scientist por la Universitat Oberta de Catalunya & ADE por la Universitat de Barcelona. Director de MDA Data Science for BusinessFormador en escuelas de negocio y company training, en cursos presenciales, webinars i online. Experiencia en entornos multinacionales, nacionales i pymes, tanto en linea como consultor, en mercados altamente competitivos y complejos. En áreas como la gestión de mercados,  marcas, precios, publicidad, promociones, equipos comerciales, productos y servicios de gran consumo. Experiencia en la toma de decisiones basadas en los datos.
4.67 (3 valoraciones)

3 Cursos

4 estudiantes

 10.00

Materiales incluidos

  • Contacto con el profesor para resolver las dudas.
  • 7 lecciones con sus respectivos videos.
  • Resumen de cada lección.
  • Certificado de realización del curso.

Requisitos

  • Estar acostumbrado a analizar datos empresariales.

Audiencia objetivo

  • Ejecutivos, managers y profesionales que trabajen habitualmente con datos, ja sean en empresas, consultorías, y que quieran ganar eficacia y productividad en el análisis de los datos.