Análisis de datos con excel: power query, power pivot y power bi
IMPARTICIÓN DEL CURSO
OBJETIVOS
Adquirir conocimientos sobre las tecnologías asociadas a la empresa así como su uso.
Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la en la empresa.
Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa
Adquirir conocimientos sobre las aplicaciones de la en la empresa.
Implementar aplicaciones basadas en IA para ser usadas en la empresa
CONTENIDOS
1. INTRODUCCIÓN A LA IA
1.1 Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.
2. ALGORITMOS DE IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange
3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5 Recomendadores web
3.6 Mejora de procesos
1.1 Definición. Historia
1.2. Ramas de la IA. Algoritmos
1.3 Machine/Deep Learning.
1.4 Big data: el cambio en la IA.
2. ALGORITMOS DE IA
2.1. Machine Learning: modelos supervisados.
2.2. Machine learning: modelos no supervisados.
2.3 Aprendizaje por refuerzo
2.4 Modelos profundos (Deep learning).
2.5 Ejemplos con Weka/Orange
3. APLICACIONES EN LA EMPRESA.
3.1. People Analytics.
3.2 Predicción: stocks, demandas, comportamientos.
3.3. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias.
3.4 Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
3.5 Recomendadores web
3.6 Mejora de procesos
