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Modelos de optimización (Python) para la toma de decisiones

OBJETIVO

El participante obtendrá las bases teóricas y habilidades para desarrollar y aplicar algoritmos orientados a la solución de problemas de asignación de recursos, horarios, recorridos o rutasdiseños de redes, y otros problemas en los que se requiere la optimización de variables para la toma de decisiones.

DIRIGIDO A:

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Algoritmos de Machine Learning (Python) basados en regresión

OBJETIVO

El participante identificará, reconocerá y aplicará los principales algoritmos de Machine Learning. orientados a la predicción de valores futuros numéricos, basados en modelos regresivos, empleando una plataforma y paquetes operando sobre Python, así como la comprensión y contextualización de sus resultados e implicaciones. El participante también conocerá las medidas de efectividad de los modelos implementados, así como su mejora y optimización. 

DIRIGIDO A:

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Desarrollo y aplicación de deep learning (Python) en el análisis de datos

OBJETIVO:

Se obtendrán los conocimientos teóricos y habilidad desarrollo y aplicación de algoritmos de orientación prescriptiva y de Inteligencia Artificial, tales como redes neuronales, para enriquecer la toma de decisiones en diversos ámbitos de la empresa
 

DIRIGIDO A:

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Toma de decisión basado en análisis predictivo en el ambiente de negocios y mercadotecnia

OBJETIVO:

El participante obtendrá las habilidades para desarrollar y aplicar algoritmos de pronósticos de series de tiempo, con la finalidad de estimar valores futuros esperados de variables clave. Con estas habilidades, los participantes podrán obtener una mejor comprensión de qué campañas están funcionando y lograrán realizar estrategias de mercadotecnia efectivas que puedan conducir a un aumento de las ventas en el futuro.
 

DIRIGIDO A:

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Modelos de clasificación de datos con Python

OBJETIVO:

El participante identificará, reconocerá y aplicará los principales algoritmos de Machine Learning Supervisados y No Supervisados, orientados a resolver problemas de clasificación de casos (binarios o multi-categoría), y segmentación de variables, empleando una plataforma y paquetes operando sobre Python, así como la comprensión y contextualización de sus resultados e implicaciones. El participante también conocerá las medidas de efectividad de los modelos implementados, así como su mejora y optimización.
 

DIRIGIDO A:

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Introducción a la Mercadotecnia Digital (Autogestionado)

OBJETIVO:

Se conocerán las ventajas y desventajas del marketing digital.

Su rol en la estrategia de marketing de las empresas y marcas, así como también se conocerán las principales herramientas de marketing digital.
 

DIRIGIDO A:

Cualquier persona, que busca herramientas técnicas y estrategias para incrementar las ventas o mejorar el posicionamiento de su empresa en el mercado, así como, ampliar su conocimiento y el área de ejecución de mercadotecnia en un contexto digital
 

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