1a 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 primaria comunitaria vocacional
- Educación Secundaria Comunitaria Productiva
- Bachillerato técnico humanístico
- +15
niveles :
Educación primaria comunitaria vocacional
Educación Secundaria Comunitaria Productiva
Bachillerato técnico humanístico
Terminale
Técnico Superior
Educación Superior Universitaria
Educación para adultos
Licenciatura
Maestría / Magister
Diplomado
Doctorado
Otro
MBA
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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