| N° |
Objetivo |
Contenido |
Horas Teóricas |
Horas Prácticas |
Horas E-learning |
| 1 |
Unidad 1. Introducción Al Término De Esta Unidad, Los Alumnos Identificarán Las Potencialidades De La Inteligencia De Negocios |
- Introducción Y Motivación - Métodos (General): - Estadística - Redes Neuronales - Árboles De Decisión - Reglas De Asociación - Aplicaciones - Segmentación De Clientes - Ventas Cruzadas - Predicción |
3 |
5 |
0 |
| 1-9 |
Sdf Asf Afs |
Llllll |
0 |
0 |
0 |
| 2 |
Unidad 2. Inteligencia De Negocios. Al Finalizar La Unidad, Los Participantes Quedarán En Condiciones De Señalar Los Fundamentos, Métodos Y Aplicaciones De La Inteligencia De Negocios |
- Métodos (Detallados) - Estadística - Redes Neuronales - Árboles De Decisión - Clasificador De Bayes - Support Vector Machines - Aplicaciones - Predicción De Ventas - Detección De Fraude - Metodología De Un Proyecto (Crisp) - Análisis De Proyectos En Desarrollo Real |
6 |
10 |
0 |
| 3 |
Unidad 3 Taller Aplicado. Al Finalizar La Unidad Los Participantes Habrán Aplicado Los Conocimientos Del Curso Mediante El Desarrollo De Un Proyecto Personal Específico. |
Desarrollo De Un Trabajo Práctico Aplicando Las Herramientas Comerciales De Mayor Uso Y Aplicando Las Técnicas Vistas En El Curso. |
2 |
14 |
0 |