Ciencia de Datos para usuarios de negocio (20h Online)
Sábados: 8, 15, 22, 29 de mayo y 5 de junio de 9am a 13pm (hora de Lima, y Bogotá), 15pm a 19pm (hora de España).
Online, 100% en presencia del profesor
Taller directivo, de Estrategia de Data Analytics en tiempos complejos y de desarrollo de modelos de análisis, machine learning para el negocio, usando herramientas amigables, lideres y orientadas al usuario de negocio.
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.
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.
Ver perfil linkedin del profesor del curso
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
Sábados: 8, 15, 22, 29 de mayo y 5 de junio de 9am a 13pm (hora de Lima, y Bogotá), 15pm a 19pm (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 30/04/2021
Precio por participante : S/. 850 + IGV (USD 300; 265€) después del 30/04/2021
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.
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.