• Presentar una metodologia integral para definir una estrategia y hoja de ruta de oportunidades analíticas en tiempos complejos
• Seguir una metodología integral y certificada mundialmente, que les permita desarrollar modelos analíticos de machine learning de forma exitosa
• Dominar, de forma integral, el desarrollo de modelos de minería de datos y machine learning, usando la herramienta líderes y orientadas al usuario de negocio y gratuitas como Knime.
• Cargar información desde diferentes fuentes de datos, fusionar, limpiar, analizar distribuciones de variables y transformar los datos para el análisis
• Desarrollar modelos de clasificación (scorings) con diversos algoritmos (random forest, máquina de vectores, arboles de decisión, redes neuronales, redes bayesianas, regresión logística, etc) y hacer competir los modelos y combinarlos para obtener un modelo optimizado
• Medir y seleccionar modelos y operativizarlos en los sistemas operacionales de la empresas
• Desarrollar diversos algoritmos de segmentación y metodologías que aseguren su éxito

• Directores, Gerentes, Jefes, Analistas, ejecutivos de negocio de Marketing, Comercial y/o Ventas, Calidad, Canales, Servicio al Cliente, Operaciones, Planeamiento que desean optimizar sus decisiones de clientes utilizando modelos de análisis avanzados.
• Profesionales relacionados a la venta y/o comunicación por medios directos ó con interés en desarrollar modelos análisis para optimizar decisiones de negocio.
• La inscripción está limitada a profesionales en actividad en empresas privadas y entidades del estado, responsables de desarrollar estrategia de análisis en sus respectivas, por tanto excluiremos a empleados y/o consultores de empresas del sector de consultoria analítica. 

Ing. Julio Quiñonez

• Profesor, a tiempo parcial, en Data Analytics, nivel Master, Instituto de Empresa Business School, Madrid, España; INESDI Digital Business School en Madrid.
• Participante en el último Congreso mundial de Data Analytics, organizado por Gartner 
• Speaker de Big Data Analytics en el I y II Foro de Marketing Relacional de Bogota, 2016 y 2017
• Reciente experiencia como CRM-Marketing Relacional Manager, para Supermercados Wong y Metro
• Socio Consultor - Customer Target Consulting, con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.
• Máster en Dirección Comercial y Marketing - Instituto de Empresa Business School (Madrid, España).
• MBA - Universidad del Pacífico (Lima, Perú),
• Ingeniero Industrial - Pontificia Universidad Católica del Perú.
• Entrenamiento en herramientas de mineria de datos, SAS Miner e IBM SPSS Modeler , Qlik View en diversos paises de Europa. Mas de 8 años utilizando estas herramientas.
• Especialización en Machine Learning for Data Science. Universidad Ricardo Palma
• Fue Director Inteligencia de Marketing y CRM de Neck&Neck, para España, Europa, Asia y América Neck&Neck (www.neckandneck.com) es una cadena española líder de moda infantil con más de 200 tiendas en Europa, Asia y América. Cuenta con un club de fidelización de unos 350 mil miembros en diversos paises.
• Dirigió y desarrolló por seis años, diversos modelos de análisis comerciales y de marketing de clientes del club de fidelización, Club Neck, con cerca de 350mil socios, planteando y optimizando campañas a clientes en diferentes mercados. Sobre el caso éxito del Club Neck se ha escrito en las mejores escuelas de negocio del mundo como Harvard Business School, IESE Business School e Instituto de Empresa.
• Ha sido ponente en seminarios de marketing directo en el Instituto de Empresa Business School, designado mejor ponente en Congresos de Usuarios de SPSS en Madrid España, ponente en recientes Congresos de Customer Intelligence en varios países de Europa con lo cual ha recogido las mejores prácticas mundiales en análisis de clientes en diferentes sectores. También ha sido ponente del Online Marketing de España.
• Más de 16 años de experiencia en sectores de distribución, banca multinacional, tecnologías de información, en empresas como Cosapi Data, Scotia Bank en Europa y Lima, BBVA en Lima, Banco Uno -E en España y Neck&Neck, dirigiendo proyectos de análisis para la gestión rentable de clientes.

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Ver video. Entrevista en Mundo Empresarial de Canal N, sobre Datamining aplicaciones en Marketing y Negocios

Estrategia de Data & Analytics en tiempos de pandemia
Compitiendo estratégicamente con el analisis. Data Analytics Strategy

Metodología de diagnóstico. Mapa de oportunidades a desarrollar en la empresa

Introducción al Big Data y Cloud Computing.

Componentes, infraestructura. arquitectura del Big Data
Aplicaciones de inteligencia analitica en un entorno de Big Data

Big Data CRM, nuevas fuentes de datos y la abundancia de información de consumidores y clientes
Inteligencia de Negocio. Modelo de Negocio y Modelo de Datos, componentes

Taller de Machine Learning
Tipos de Modelos de machine learning
Metodologia de desarrollo de modelos

Metodología de desarrollo de modelos

Usando casos de negocio y ejemplos de implementación definiremos, las fases de la metódología y la importancia de cada fase:

• Definición de objetivos
• Análisis de los datos
• Preparación de los datos
• Modelamiento
• Evaluación
• Implementación y operativización de modelos

Métodos e ingeniería de preparación de datos:

• Análisis descriptivos de variables
• Análisis de relación de variables: correlaciones
• Limpieza de valores extremos, datos nulos
• Transformación de variables
• Reducción de variables
• Análisis de componentes principales
• Equilibrado de muestras
• Muestras de entrenamiento y validación
• Regresión múltiple

Técnicas de segmentación y clusterización

• Segmentación por puntuación: RFM.
• Segmentación por K-Medias
• Segmentación Bi-etápica
• Perfilamiento de los segmentos. Selección de modelos y ejecución de modelos

Modelos de Clasificación (Scoring):

• Arboles de clasificación.
• Regresión logística.
• Redes neuronales.
• Redes bayesianas.
• Bosques de árboles aleatorios (random forest).
• Modelos "boosting": Ada boost, XGBoost, LightGBM
• Competencia y combinación de modelos
• Optimización del modelo, métricas de calidad del modelo

Modelos de Asociación – Venta cruzadas

• Modelo de datos para realizar venta cruzada
• Indicadores: soporte, confianza, elevación para selección de reglas Algoritmos A priori, Carma.
• Análisis de reglas en el tiempo: venta cruzada secuencial
• Selección e implementación de reglas

Fecha y lugar: Total 20 horas.

Sábados: 17, 24 y 31 de octubre, 7 de noviembre de 8.30am a 13.30pm (hora de Lima, Bogotá), 15.30pm a 20.30pm (hora  de España).

100% Online, en presencial del profesor. Se envia enlace para cada clase y al finalizar, se envia la grabación de la misma para el repaso por los alumnos

Valor de la inscripción:

• Precio por participante : S/. 800 + IGV (USD 280; 250€) hasta el 12/10/2020

• Precio por participante : S/. 850 + IGV (USD 300; 265€) después del 12/10/2020

Consultar precios corporativos para 3 o más inscritos.

Consultar también este curso en modalidad In-house en Perú, Latinoamérica y Europa

Inscripción incluye:

• Clase presencial online con el profesor. Con experiencia de mas de 20 años, desarrollando modelos analíticos aplicados al negocio en Latinoamérica y España

• 20 horas de taller práctico, ONLINE, en presencia del profesor, en los días y horas indicados

• Desarrollo de casos y taller de aplicación en la empresa

• Taller de desarrollo de modelos de machine learning, con herramientas analíticas gratuitas y orientados al usuario de negocio

• Material de estudio online en un espacio especial para alumnos (antes del inicio de clases).

• Certificado de Customer Target Consulting, firmado por el expositor.

Cancelaciones:

• Hasta 48 horas antes del inicio del seminario. Solo se devolverá el 70% del monto de inscripción por gastos administrativos.

• Si usted no puede asistir, tiene la opción de que un sustituto venga en su lugar, comunicándonos sus datos al menos 24 horas antes del inicio del seminario.

• Las comunicaciones de cancelación deben ser presentadas por escrito.

Formas de pago:

• Deposito en Cta. Cte en Soles del Banco de Crédito del Perú, a nombre de Customer Target Consulting SAC: 191-1955762-0-70.

• Para facturas superiores a S/ 700, el 12% del importe total de la factura se abona a la cuenta de detracción del Banco de la Nación en soles Nº: 00-051030834

• Clientes en España y Latinoamerica (fuera de Perú), consultar otras alternativas de pago a Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.

• El ingreso al seminario solo será posible previo pago del 100% del monto de la inscripción y/o al cumplimiento de las condiciones de venta y a la confirmación previa de la vacante.

• Customer Target Consulting está constituida en Lima, Perú. Las facturas se emitirán con Nº de RUC (Registro Unico de Contribuyente en Perú)

Garantía de Calidad:

Customer Target Consulting y las empresas colaboradoras garantizan un seminario práctico y aplicable. Las encuestas de nuestros seminarios que dictamos desde el 2002 tienen un prome- dio de aprobación de un 95% (completa satisfacción entre los asistentes), con quiénes seguimos manteniendo vínculos, a través de nuestro Club de Afiliados y Seminarios para exalumos.

Ver lista de clientes satisfechos en : http://www.customertarget.com/clientes.html

Condiciones:

• Customer Target Consulting S.A.C. se reserva el derecho de admisión al curso.

• En este curso se excluyen a profesionales de empresas de consultoria analítica o agencias que desarrollen nuestra misma actividad o tienen planeado dedicarse a la misma actividad.

• Nos reservamos el derecho de re-programar las fechas, si no se llega al número mínimos de alumnos necesarios para dictar el curso o por cuestiones de fuerza mayor a las fechas indicadas.