Diploma Machine Learning Predictivo

La explotación avanzada de datos es una de las competencias más demandadas en el actual proceso de transformación digital.

Los modelos de machine learning predictivo ya están alimentando los procesos core de las empresas como la evaluación del riesgo, la optimización de las campañas comerciales, la reducción de costes mediante el mantenimiento predictivo o la identificación de operaciones fraudulentas en tiempo real.

Sin embargo, la forma de usar estas capacidades en la empresa es bastante diferente de su uso académico.

Aspectos como identificar y solucionar los problemas de calidad de datos que existen en la empresa, construir variables sintéticas desde el punto de vista de negocio, crear ventanas temporales, desarrollar modelos que funcionen en grandes cantidades de información pero que sean a la vez explicables, o saber optimizar los parámetros para cumplir diferentes objetivos de negocio son aspectos que no se enseñan en la mayoría de formaciones de machine learning.

Y sin embargo son los que van a determinar el valor generado para la empresa y por tanto también el valor del profesional que los lleva a cabo.

En este diplomado el alumno aprenderá no sólo a implementar todo lo explicado en R, si no también aprenderá a evitar los principales riesgos de un proyecto real en este ámbito y la metodología con la que se hacen estos proyectos en las mayores empresas.

Lo cual le capacitará para poder desarrollar o gestionar un proyecto como los comentados en un entorno profesional real.

Por último, mediante la realización de un proyecto final de tipo práctico que se irá completando paulatinamente a medida que se van cursando los distintos módulos del Diploma Universitario, los alumnos crearán un producto completo en el que podrán demostrar todo el conocimiento adquirido y podrán defender sus principales hallazgos (insights), utilizando las habilidades de Machine Learning que también habrán desarrollado a lo largo del curso.

Los objetivos esenciales que se alcanzarán a lo largo de la impartición del Diploma Universitario, se pueden resumir en los siguientes:

• Aprender a hacer el que es posiblemente el tipo de proyecto de machine learning más aplicado en la empresa: machine learning predictivo.
• Conocer la metodología que se aplica para hacer estos proyectos en las grandes empresas.
• Capacitarse para gestionar este tipo de proyectos, conociendo objetivos, tiempos, hitos, tareas y riesgos.
• Capacitarse para desarrollar este tipo de proyectos como data scientist o data analyst, aprendiendo a hacer estos proyectos de principio a fin.
• Aprender a hacerlo en R, y especialmente con los paquetes más avanzados (Tidyverse), y en el entorno de desarrollo más usado por los data scientist de negocio: Rstudio.
• Conocer todas las técnicas para identificar problemas de calidad de datos y hacer transformaciones de variables de valor en entornos empresariales.
• Aprender los “trucos” y consejos fruto de la experiencia que nunca se enseñan en las formaciones académicas: ventanas temporales, meses ciegos, discretización orientada a la target, etc.
• Aprender los dos modelos de machine learning más usados en entornos empresariales cuando queremos ser capaces de explicar los resultados del modelo.
• Conocer el algoritmo más usado en contextos de negocio cuando queremos un modelo “caja negra” pero de alto poder predictivo y capacidad de generalización.
• Saber cómo comunicar los resultados, tanto cómo crear informes automatizados sin salir de R, como la forma de explicarlos para ser el puente entre tecnología y negocio.
• Que el alumno desarrolle un proyecto típico y demandado por la mayoría de las empresas, desde el principio hasta el final para ponerse a prueba y garantizar que ha adquirido el aprendizaje.
• Conocer la técnica más avanzada para realizar cientos de modelos analíticos de forma automática: auto machine learning o “AutoML".
• Conocer uno de los frameworks más avanzados para AutoML: H2O y cómo usarlo desde R.

El Diploma Universitario está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Diploma Universitario en Machine Learning Predictivo para proyectos empresariales", con 6 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 150 horas.

El Diploma Universitario en Machine Learning Predictivo para proyectos empresariales está dirigido a:

• Profesionales que quieran adquirir capacidades avanzadas de análisis de datos tal y como se hacen en el ámbito empresarial.
• Recién licenciados que quieren desarrollar su carrera en data science.
• Profesionales con experiencia que quieren reconvertirse hacia posiciones de alta demanda laboral.
• Analistas de negocio, o de business intelligence que quieran incorporar capacidades más avanzadas a sus análisis para implementar en su empresa o clientes procesos data-driven.
• Gestores de proyectos o mandos intermedios que, sin ser quienes operativamente desarrollen el proyecto, sí quieren conocer a bajo nivel las diferentes fases, tareas, hitos y riesgos de un proyecto de data science para poder hacer correctamente el Project management del mismo.

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Diploma Universitario:

MÓDULO 1. Data Analytics con R
3 ECTS / 75 horas.

• Curso puente intensivo de introducción a R para principiantes.
• Set up para data science con R.
• Cómo hacer calidad de datos.
• Metodología de transformación de datos en proyectos profesionales.
• Cómo crear variables sintéticas con valor de negocio.
• Y mucho más.

MÓDULO 2. Machine Learning con R y conceptos de Big Data.
3 ECTS / 75 horas

• Conceptos a dominar en Machine Learning.
• Cómo desarrollar los modelos más usados en proyectos de negocio.
• Evaluación práctica de modelos.
• Transformación de resultados a valor económico.
• Y mucho más.

MÓDULO 3. TRABAJO FINAL.

Realizar un proyecto de machine learning predictivo de principio a fin

Isaac González Díaz, Founder Data Science for Business  

Lleva más de 20 años dedicándose en exclusiva a la aplicación de Data Science a la mejora de resultados de negocio, especialmente en el área de marketing y comercial.

Ha trabajado en consultoras referentes en este ámbito como Accenture Digital, Neometrics o Ernst & Young. Ocupando puestos como Director de Data & Analytics, Director de consultoría o Senior Manager. Y desarrollado proyectos para grandes compañías como Santander, Endesa, VidaCaixa, BBVA Bancomer, etc.

Es autor del libro más vendido sobre Big Data en Amazon España “Big Data para CEOs y Directores de Marketing”, ponente en eventos del sector, y da clase en varios programas de Big Data y Business Analytics de escuelas de negocios y universidades de primer nivel.

Isaac es licenciado en Psicología Industrial, Master en Sistemas de Información y Minería de Datos, y Master en Dirección de Marketing Digital.

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD E-LEARNING [100% On-line]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Diploma Universitario.

A través del aula virtual, los participantes, podrán:

• Consultar y descargar los materiales de estudio.
• Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
• Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido masterclasses o webinars.
• Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
• Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
• Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
• Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin del Diploma Universitario.
• Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
• Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
• Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
• Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción, la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Las fechas de interés de esta Edición del Diploma Universitario en Machine Learning Predictivo para proyectos empresariales son:

ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN hasta cubrir las plazas disponibles.

• [INICIO 1ª EDICIÓN] 9 de noviembre de 2023
• [FIN 1ª EDICIÓN]  28 de febrero de 2024

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