| N° |
Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
| 1 |
Unidad 1: Introducción Y Potencialidades De La Inteligencia De Negociosal Finalizar La Unidad Los Participantes Serán Capaces De Integrar Una Visión General De Los Alcances Del Mejor Manejo De La Información Y Potencialidades De La Inteligencia De Negocios. Relator: Richard Weber |
·Introducción Y Motivación. ·Data Warehouse Y Olap. ·Métodos Analíticos (General): - Estadística. - Redes Neuronales. - Árboles De Decisión. - Reglas De Asociación. ·Aplicaciones. - Segmentación De Clientes. - Ventas Cruzadas. - Predicción. |
12 |
0 |
0 |
| 2 |
Unidad 2: Fundamentos, Métodos Y Aplicaciones De La Inteligencia De Negocios.Al Término De La Unidad Los Participantes Serán Capaces Identificar Los Fundamentos, Métodos Y Aplicaciones De La Inteligencia De Negocios. Relatores: Juan Velásquez Y Luis Aburto |
·Métodos Analíticos (Avanzados): - Estadística. - Redes Neuronales. - Árboles De Decisión. - Support Vector Machines .Trabajo Práctico Con Herramientas |
25 |
5 |
0 |
| 3 |
Unidad 3: Aplicaciones Y Discusiónal Finalizar Esta Unidad El Participante Estará En Condiciones De Aplicar Los Conocimientos Del Curso Mediante El Desarrollo De Un Proyecto Específico. Relatores: Richard Weber Y Jaime Miranda |
·Aplicaciones: -Predicción De Ventas. -Detección De Fraude. - Web Mining. ·Metodología De Un Proyecto. ·Experiencia Práctica De Proyectos. ·Desarrollo Futuro Trabajo Práctico Con Herramientas |
27 |
9 |
0 |