Inteligencia Comercial

Universidad Torcuato di Tella

Especialidad

En Capital Federal

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Descripción

  • Tipología

    Especialidad

  • Lugar

    Capital federal

  • Inicio

    Fechas disponibles

Mensaje del Director La cantidad de datos disponibles dentro de cualquier organización o estructura es enorme y no tiene precedentes. La huella digital que cada persona deja en su vida cotidiana es como una estela en un mar digital: mirándola se pueden aprender muchas cosas sobre el comportamiento de las personas, como consumidores y como participantes activos en el mundo. Saber interpretar estas huellas es cada vez más una capacidad básica, necesaria para llevar adelante cualquier actividad de negocios. Hoy no se trata de saber si usar los datos que los consumidores generan para ganar una ventaja competitiva. Se trata sólo de ver cómo usarlos, ya que nuestros competidores los están usando. Usar esta enorme cantidad de información para la toma de decisiones comerciales es una necesidad de negocio. La función de marketing y comercialización ya cambió, incorporando el análisis de grandes cantidades de datos a la lista de habilidades necesarias. En este Programa estudiaremos algunas técnicas modernas de análisis de datos aplicados a la inteligencia comercial y su aplicación a problemas básicos de la gestión. Partiendo de ejemplos concretos, como la segmentación de clientes o los sistemas de recomendación de libros y películas, presentaremos las principales técnicas modernas de análisis y conceptos básicos de data mining. Se pondrá especial énfasis en entender la forma de aplicar estas técnicas en el día a día en organizaciones reales. En este curso no se presentará el detalle de todas las técnicas, o los fundamentos científicos de las mismas, sino cómo utilizarlas para la toma de decisiones. Para esto, presentaremos mediante ejemplos cómo se puede lograr construir modelos que sean aplicables a la actividad comercial. Al finalizar el curso, cada participante contará con herramientas concretas que podrá aplicar en la práctica.Daniel Yankelevich.Dottore in Informatica, Universitá di Pisa

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

inicio

Capital Federal
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Saenz Valiente 1010, 1428

inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos En este curso se analizarán técnicas de data mining aplicadas a la inteligencia comercial en un contexto de datos masivos. Objetivos específicos · Proveer a los participantes herramientas que les permitan comprender, analizar y proponer proyectos en la práctica usando técnicas de data mining.Identificar oportunidades de análisis de datos con el objetivo de conseguir información relevante al proceso comercial.Estudiar y comprender diferentes técnicas de análisis, sus posibilidades de aplicación y en algunos casos el detalle de su funcionamiento interno.Aplicar las técnicas a problemas reales, permitiendo la obtención de herramientas que puedan aplicarse en situaciones concretas.

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Data Mining
  • Digital
  • Redes
  • Análisis de datos
  • Toma de decisiones
  • Segmentación
  • Modelos
  • Marketing
  • Diseño
  • Gestión
  • Liderazgo
  • Creatividad
  • Emprendimiento
  • Gestión de proyectos
  • Innovación
  • Autonomía

Plan de estudios

Plan de Estudios

Módulo 1 | Uso de data mining y big data para inteligencia comercial

››Introducción a data mining, big data, inteligencia comercial y marketing digital.

››¿Qué es big data? ¿Por qué debe importarnos en el proceso comercial?

››¿Qué es data mining? ¿Cómo aprovechar información existente en las organizaciones?

››Análisis de datos como proceso continuo.

››Principales desafíos de la época del big data, cómo aprovechar la información. Información de la competencia.

Módulo 2 | Algunas técnicas de conocimiento del cliente individual

››Cómo saber lo que quiere el cliente. Cómo saber qué les gusta a los usuarios (Test A/B, otras técnicas).

››Mejorando el cross selling (reglas de asociación, qué son, su aplicación; ejemplo del carrito de supermercado).

››Sistemas de recomendación (cómo recomendar algo a un cliente a partir de elecciones anteriores o preferencias de otros).


Módulo 3 | Algunas técnicas de segmentación y agrupación de datos


››Agrupando y encontrando elementos comunes, clases o conceptos (clustering, reducción de dimensiones).

››¿Cómo saber si un mail es spam? ¿Cómo saber si un mensaje que me mandan es de un cliente real?

››¿Cómo puedo segmentar clientes/negocios/productos rápido y en forma más o menos automática? ¿Cómo hacer que la computadora segmente clientes de acuerdo a los parámetros que yo quiero en forma automática?

››Publicidad en la web. ¿Qué publicidad mostrar a quien demostró interés buscando determinado tema? AdWords y otras soluciones.

››Machine learning y modelos predictivos.

Módulo 4 | Limitaciones y nuevos desafíos


››Análisis de redes: redes sociales, redes de conocidos. Cómo agruparlos, entender si existen comunidades, buscar en las redes. Análisis de un caso de negocio.

››Limitaciones en el análisis de datos: generalizaciones/extrapolaciones (cisne negro, síndrome del superviviente). Principio de Bonferroni: ¿cómo capturar a un asesino serial?

››Limitaciones y problemas típicos en los proyectos de data mining y big data.

››Calidad de datos.

Módulo 5 | Análisis de un caso práctico

››Los participantes, en equipos, presentarán un caso práctico que será discutido

en función de las técnicas estudiadas.

"La UTDT se reserva el derecho de modificar los módulos, sus contenidos y los profesores, garantizando la"

"calidad de los mismos."

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