Business Predictive Analytics - SI709 - 202302

Descripción del Articulo

Descripción: El curso de Business Predictive Analytics inicia sentando las bases sobre el análisis de datos y las disciplinas con las cuales se interrelaciona. Se enfatiza en el ecosistema de herramientas open source a utilizar a lo largo del curso, así como en los conceptos, definiciones claves, té...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Calderon Sulca, Carlos Felipe, Infantas Asunción, Pilar Eliana, Matos Sánchez, Edilberto Christian Martín, Rodriguez Castillo, Hugo Maximiliano
Formato: informe técnico
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/682445
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/682445
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:SI709
Descripción
Sumario:Descripción: El curso de Business Predictive Analytics inicia sentando las bases sobre el análisis de datos y las disciplinas con las cuales se interrelaciona. Se enfatiza en el ecosistema de herramientas open source a utilizar a lo largo del curso, así como en los conceptos, definiciones claves, técnicas y su puesta en práctica a través de notebooks de código con la finalidad de desarrollar un proyecto de Machine Learning, desde la concepción, identificación de la fuente de datos, tratamiento, transformación de datos, continuando con la utilización de algoritmos para la modelización del caso de negocio y la evaluación de los resultados a través de métricas. Dado la naturaleza del curso se proponen actividades de investigación y autoaprendizaje que complementan y aportan al análisis de datos. Propósito: El curso de Business Predictive Analytics tiene como propósito brindar a los estudiantes las competencias para el desarrollo de proyectos y/o soluciones de analítica predictiva de datos enfocada en soluciones de negocio y la generación de valor en las organizaciones. El curso contribuye directamente al desarrollo de la competencia general de razonamiento cuantitativo (nivel 2) para la carrera de Ingeniería de Sistemas de Información y la competencia específica Aprendizaje continuo (nivel 2). Tiene como requisito el curso de MA642 Estadística Aplicada.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).