Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
SERIE DE WEBINARS
Septiembre a octubre 2024
EL PONENTE
Ing. Julio Quiñonez Director de Proyectos CRM, AI & Analytics - España y Latinoamérica en Customer Target Consulting
Con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.
Profesor a tiempo parcial, Esden Business School, Kshool en Madrid, España. Participante del Congreso mundial de Data & Analytics organizado por Gartner. Ponente en diversos paises de Europa y Latinoamérica en Analítica predictiva.
Por más de 20 años lidera proyectos analíticos y CRM en sectores como Banca, retail, retail moda, alimentación, gran consumo, BtoB.
- Máster en Ciencia de Datos y Diplomado en Inteligencia Artificial por la Universidad Complutense de Madrid en Julio 2024 (España).
- Máster en Dirección Comercial y Marketing por el Instituto de Empresa Business School (Madrid, España).
- MBA por la Universidad del Pacífico (Lima, Perú)
- Ingeniero Industrial por la Pontificia Universidad Católica del Perú.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que combina técnicas de estadística, informática, matemáticas y conocimiento del dominio para extraer información útil a partir de grandes volúmenes de datos. Su objetivo principal es transformar datos sin procesar en conocimiento y decisiones basadas en evidencia. Esto se logra mediante la recopilación, el análisis y la interpretación de datos, que pueden ser estructurados (por ejemplo, en tablas) o no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, vídeos).
Principales componentes de la ciencia de datos:
1. Recolección de datos: Recopilar datos de diversas fuentes, ya sea mediante sensores, bases de datos, internet, entre otros.
2. Limpieza de datos: Preparar los datos, eliminando errores, valores atípicos o datos irrelevantes para que estén listos para el análisis.
3. Análisis exploratorio: Identificar patrones, tendencias y relaciones dentro de los datos mediante técnicas estadísticas y visualización.
4. Modelado: Crear modelos matemáticos o de aprendizaje automático (machine learning) para hacer predicciones o clasificaciones basadas en los datos.
5. Interpretación y comunicación: Convertir los resultados obtenidos en conocimientos prácticos y comunicar estos hallazgos de manera comprensible para la toma de decisiones.
Aplicaciones de la ciencia de datos:
- Predicciones y recomendaciones en plataformas de streaming.
- Detección de fraudes en sistemas financieros.- Análisis de comportamiento de clientes en marketing.
- Optimización de procesos industriales.
Explicación de la iniciativa
AGENDA
SERIE DE WEBINARS
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Data-blending y tratamiento de datos para Machine Learning con Python
WEBINAR 1
Más del 70% de un proyecto de Machine Learning se dedica a esta etapa. En este webinar veremos un caso de uso donde integrar fuentes de datos,
realizaremos agregaciones y sumarizaciones de tablas, para crear una fuente de datos inicial, sobre la cual realizar los análisis explotarios.
Veremos técnicas avanzadas de tratamientos de outliers, tratamiento de variables categóricas y de valores missing, necesarios para desarrollas modelos de machine learning
24 de septiembre
10:30hs Bogota / 17:30 hs Madrid
El poder del PCA para desarrollar modelos clustering eficaces
WEBINAR 2
El análisis de componentes principales es una de las técnicas que nos permite interpretar de maneras sintética una gran cantidad de variable numéricas.
En un contexto, de muchas variable correlacionadas encontrar estos patrones nos permite desarrollar modelos clustering más eficaces
10:30hs Bogota / 17:30 hs Madrid
01 de octubre
Deep Learning para Visión por Computadora
WEBINAR 3
El uso de redes neuronales en el reconocimiento de imágenes ha evolucionado de forma exponencial. En el webinar revisaremos conceptos de los tipo de redes neuronales aplicados al reconocimiento de imágenes.
Desarrollaremos juntos un modelo de reconocimiento de imágenes y el proceso para desarrollarlo
08 de octubre
10:30hs Bogota / 17:30 hs Madrid
REGISTRO
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