1 Curso: R for Business Analytics Introducción al Análisis Predictivo con R
2 Presentación R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas estadísticas de mayor crecimiento. R es un software libre altamente recomendable por lo robusto y potente de sus rutinas. La curva de aprendizaje es bastante retadora por lo que requiere de esfuerzo y dedicación. Una vez desarrollado el manejo del lenguaje. R se convierte en la herramienta máspotente de análisis de datos por su flexibilidad y abundante cantidad de paquetes y librerías que se ponen a disposición gracias a los miles de investigadores a nivel mundial. Dirigido a: Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en herramientas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen como investigadores, analistas de datos. Personal de Procesamiento de Datos, Business Intelligence, Analistas de Datos, etc. Estudiantes de maestría y de pregrado. Pre-requisitos: Conocimientos de estadística descriptiva, multivariante y distribuciones de probabilidad.
3 Metodología El curso se basa en la aplicación de casos prácticos fundamentados en la teoría. Se desarrollan ejercicios y aplicaciones basadas en situaciones reales. Se dispone de: Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano. Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido. Material didáctico con el desarrollo del curso.
4 Beneficios Certificado de Especialización. Pertenecer a la Comunidad más grande de profesionales de Business Analytics. Plana docente compuesta por líderes del sector, especializados en herramientas y temas a desarrollar. Descuentos en programas complementarios. Laboratorios de cómputo. Material didáctico con el desarrollo del curso. Acceso a Bibliografía Especializada. Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC. Las empresas actuales están buscando profesionales que se diferencien en la gestión. Las ventajas competitivas que obtienes al estar en constante capacitación son muchas, entre las que destacamos: Rentabilidad única en el mercado laboral. Desarrollo de pensamiento crítico y analítico. Serás un profesional muy valorado en la actualidad.
5 Syllabus I. Introducción a R Qué es R? Introducción. Instalación de paquetes. Comandos Básicos. Recursos en Línea. Cómo funcionan el Manejo de Datos en R? Objetos en R, vectores y vectorización, generación de secuencias, factores, indexing, matrices y arrays. Listas, data frames, cálculo con matrices. Funciones, funciones estadísticas, funciones matemáticas y creación de nuevas funciones. Manejo de archivos de datos, guardar data, generar data, importar, exportar. II. Gráficos con R Manejo y distribución de gráficos. Funciones gráficas, parámetros, comandos de gráficos. Ejemplos. III. Business Analytics con R Análisis Descriptivo univariado y bivariado. Paquetes más utilizados. Ejemplos. IV. Modelos Predictivos con Rattle y RCommander Uso de Rattle. Instalación, configuración y puesta en marcha. Análisis cluster. K-means y algoritmos jerárquicos. Regresión Múltiple. Análisis de variables. Árboles de clasificación. Algoritmo CART. Instructor IE Business School - Jacquelin Flor Baldeon Jefe de Metodología y Herramientas de Riesgos. Máster en Administración de Negocios (IE Business School, Madrid- España). Especialista en Marketing Relacional (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas). Bachiller en Ingeniería Estadística de la Universidad Nacional de Ingeniería. Experta en minería de datos, con más de 6 años de experiencia en la construcción de modelos estadísticos para el sector de la Banca. Segmentación de clientes. Elaboración de estrategias y análisis de campañas de marketing. Ing. Jesús Walter Salinas Flores. Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional Agraria La Molina y Magister en Ingeniería Industrial, mención en Gestión Industrial de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Ha sido director del departamento académico de Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Actualmente se desempeña como profesor principal en el departamento académico de Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Es docente en la maestría de Estadística Aplicada de la Universidad Nacional Agraria La Molina y en la maestría en Ciencia de los Datos de la Universidad Ricardo Palma. Sus áreas de interés son el análisis multivariado y el reconocimiento estadístico de patrones.
6 Medios de Pago 1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP: N Cuenta de Ahorros: 0011-0177-02-00180473 N Cuenta de Corriente: 193-2251181-0-01 Razón Social R.U.C J&J Data Mining Consulting S.A.C 20520972740 2. Pago Online: 3. Oficina DMC Dirección: Calle Río de la Plata 167. Of. 203. San Isidro. Lima - Perú. Horario de Atención: Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.
7 Certificado Certificación otorgada a nombre de Data Mining Consulting. Empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú. Certificado de especialización Cómo obtengo mi certificado de especialización? Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo: La nota mínima requerida es (14) catorce. Asistencia mínima del 80% en todo el curvso. En caso de no aprobar, se emitirá el certificado de asistencia.
8 Data Mining Consulting SAC DMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 8 años experiencia en la capacitación de temas de Minería de Datos, Scoring de Riesgo Crediticio, Business Intelligence, Técnicas de segmentación, Business Analytics y Big Data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de Big Data. Algunas empresas que confiaron en nosotros:
9 Contacto Email: capacitacion@dmc.pe / informes@dmc.pe Web: www.dmc.pe Teléfono: (511) 253-5066 Móvil: 5900126 / 975491764 Dirección: Calle Rio de la Plata 167. Of. 203. San Isidro. Lima - Perú. Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.