Metodología
Docente Lic. Martín Marcelo Sgattoni.
Modalidad online: 2 encuentros virtuales en tiempo real.
Disponible también en modalidad incompany.
Al final del curso podrá diseñar un proyecto de Data Science orientado a resolver un problema de Marketing.
Introducción a Data Science para Marketing. ¿Cómo encontrar patrones en mis datos?
Últimamente no dejamos de escuchar conceptos como Data Science, Big Data, Machine Learning… Y es muy fácil perderse en ese océano de términos, especialmente porque hay un desconocimiento generalizado que hace que se usen indistintamente.
Data science, como su nombre indica, es la ciencia que estudia los datos. Pero, ¿qué significa esto realmente? Es un espacio multidisciplinario en el que se estudia de dónde viene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso en la creación de negocios y estrategias. Integra las disciplinas de las matemáticas, la estadística y las ciencias de la computación.
En este curso virtual nos proponemos una introducción clara a la Ciencia de Datos centrándonos en casos del mundo del Marketing. ¿Cómo se lleva adelante una estrategia de Data Science? ¿Qué beneficios pueden generar los datos a mi negocio? ¿Para qué sirve un modelo predictivo?
1. Conceptos clave: Data Science, Big Data, Algoritmo, Hipercubo. Diferencias entre Business Intelligence y Data Science. Los pasos de un proceso de Data Science: la cadena de valor del dato.
2. Cómo funciona el espacio multidisciplinario del Data Science. Los niveles del Aprendizaje Analítico: qué son y qué puedo hacer en cada uno de ellos.
3. Qué es un modelo. Tipos de modelos de Aprendizaje Supervizado: Clasificación y Regresión.
4. Principios del análisis Predictivo y Prescriptivo (niveles 3 y 4 del Aprendizaje Analítico).
Al final del curso podrá diseñar un proyecto de Data Science orientado a resolver un problema de Marketing