1ra clase gratis
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Edmundo
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Número de estudiantes que Edmundo ha acompañado desde que se unió a Superprof
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- Programación
- Python
- SQL
- Inteligencia artificial
- Visual Basic
Msc. en ciencias de la computación con mas de 8 años de experiencia en business intelligence y analytics dentro del sistema financiero, brindo clases particulares de machine learning, deep learning
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Lugar de las clases
Acerca de Edmundo
Soy un profesional con 8 años de experiencia en la aplicación del business analytics en los negocios para mejorar el performance de las campañas comerciales. Mis grados académicos son Msc en Ciencias de la Computación e Ingeniero de Sistemas, los dos grados académicós los he obtenido en la Universidad Nacional de Ingeniería (Lima - Perú), actualmente me desenvuelvo como Data Specialist Manager Business Intelligence en el BBVA - Perú.
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Acerca de la clase
- Educación Básica
- Educación Media
- Seconde
- +16
niveles :
Educación Básica
Educación Media
Seconde
Ciclo Diversificado
Carrera Técnica
Facultad
Formación para Adultos
Facultate (Licență)
Maestria
Diplomgrad
Doctorado
Other
ACCA
Maestria en administración de empresa
Educación Inicial
Principiante
Intermedio
Avanzado
Niños
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
1. Aspectos Teoricos
- Metodologia de desarrollo de un modelo analitico
- Tipos de Modelos analiticos (Supervisados y No Supervisados)
- Modelos analiticos mas utilizados
2. Programación Basica en Python y/o R:
- Instalación y importación de librerias
- Cargar de datos desde archivos planos o base de datos sql.
- filtrar y Agrupar un dataframe (where y group by)
- Creacion de histogramas y digramas de cajas para identificar outliers
- Estrutucturas condicionales y bucles
3. Primer Caso Practico: Modelo de Propension usando Python/R:
3.1. Diseño de un modelo analitico:
- Definicion del alcance
- Definicion del Target del modelo
- Listado de variables dependientes
3.2. Pre procesamiento de los datos:
- Eliminacion de Variables alto porcentaje de Missing Values.
- Imputacion de valores atipicos (eliminacion de outliers)
- Tratamiento de variables categoricas
3.3. Analisis Descriptivo de las variables
- Analisis univariado
- Analisis Bivariado
- Tecnicas de Seleccion de Variables (Ginis Individuales y Rando Forest)
3.4. Desarrollo y Validacion del Modelo
- Sampleo de la poblacion (70% Train, 30% Test)
- Entrenamiento del modelo analitico
- Validacion del modelo analitico
- Calculo de los principales indicadores para conocer la calidad del modelo
3.5. Implementacion del modelo en el Negocio
- Elaboracion de Estrategias en base a los deciles
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Tarifas de los paquetes
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