Big Data & Statististics

Título del curso: Big Data & Statistics

Impartido por: Jorge Suit, Romy Rodríguez, Bayes Forecast.

Jorge Suit Perez. Se encargará de la impartición del módulo 1. Dirección de I+D. Mg. en Ciencias Informáticas y Matemática. (UCLV, Cuba). En Bayes desde 2005. Responsable del desarrollo de algoritmos y soluciones para sistemas de modelación estadística. Experto en Sofware libre.

Romy Rodriguez. Se encargará de la impartición de los módulos 2,3,4. Dirección de Modelación. Dr.Sc. en Estadística (UFRJ, 2006. Brasil). En Bayes desde 2008. Responsable del desarrollo de los proyectos, tanto en aspectos de modelación como tecnológicos. Ha sido responsable de cuenta, Directora de Preventa y Responsable de Calidad y Comunicación. Experiencia docente en Lima, Brasil y España. Autora de artículos en revistas de circulación internacional.

Idioma del curso: Español.

Fechas y horarios del curso: 9, 10 i 11 de julio, de 15 a 20 h.

Lugar: aula 002

Tipo de actividad y carga lectiva: Curso de 15 horas.

Descripción:

Objetivo:

Cada vez es mayor la necesidad de perfiles analíticos y cuantitativos dentro de las empresas. El Instituto McKinsey estima que, sólo en EUA, en 2018 existirá un déficit de 150 mil de este tipo de profesionales. Este curso ofrece la oportunidad de conocer desde el enfoque del análisis riguroso de los datos cómo puede ser aplicado el Big data a distintas áreas de negocio. El participante conocerá la metodología de trabajo y las técnicas y herramientas recomendadas para la práctica exitosa del Business Analytics y Big data.

Requisitos de los participantes:

Tener conocimientos básicos de estadística bayesiana.

Programa:

Módulo 1: Situación de partida (3hs)

Introducción al Big data.
Del Business Intelligence al Business Analytics, llegando a Big Data.
Problemática de los datos, necesidades y herramientas.
Herramientas en Big Data: bases de datos, almacenamiento de datos, software estadísticos, visualizadores de datos.

Módulo 2: Modelación y Big Data: Enfoque Técnico (4hs)

¿Cómo generar modelos con datos masivos?
Modelación estadística: Inferencia Bayesiana, Modelos dinámicos, Modelos de respuesta Cualitativa

Módulo 3: Aplicaciones Big Data a los negocios: Casos de Éxito. (4hs)

En Telecomunicaciones
En Banca y Seguros

Módulo 4: Big Data y Toma de Decisiones (4hs)

Análisis de la ventaja competitiva de empresa que usan Big Data.
Simulación de escenarios e interpretación de resultados.
Aprendizaje automático vs aprendizaje dirigido.

Metodología

Se combinará la explicación de conceptos teóricos con la aplicación práctica a distintas áreas de negocio.

Evaluación:
La evaluación se realizará en función de la resolución de un caso práctico y la participación en el aula.