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data
science
Interpretamos los datos con métricas formales y los relacionamos entre sí para predecir tendencias y anticipar comportamientos futuros.
modelos
predictivos
Construimos modelos predictivos robustos para predecir y aprender nuevas relaciones en un mundo cambiante.
políticas
crediticias
Combinamos datos de empresas de bureaus en función de los aspectos del negocio que se deseen atacar. Construimos modelos de credit scoring parametrizados a cada negocio.
márketing inteligente
Diseñamos políticas de fidelización de clientes. Modelos predictivos aplicados a los puntos de venta. Sistema de clustering de clientes. Modelos de fuga de clientes. Análisis de comportamiento.
productos
ambar
Desarrollamos un software de aprendizaje del tipo Association Rules. Permite encontrar reglas de las formas "A, B, C => X", donde A, B y C son los antecedentes de la regla y X es su conclusión o consecuente.
jade
Sistema web scraping. Permite navegar distintos sitios de interés buscando e interpretando información obtenida, tanto texto como imagen, con el fin de determinar la existencia física de determinados productos y compararlos.
data infer
Sistema experto basado en reglas. Permite escribir reglas de negocio, políticas varias. Permite consultar opcionalmente al usuario en caso de ausencia de información. Guarda una traza de las reglas más utilizadas. Alto grado de explicación sobre las conclusiones obtenidas.
capacitación
inteligencia artificial
Fundamentos históricos y comienzos la IA. Los primeros primeros paradigmas y sus restricciones. La aparición de los sistemas expertos. El uso de la lógica como representación del conocimiento y las formas de razonamiento, deducción, abducción e induccción.
machine learning
Descripción de los métodos más usuales de ML. Clustering, árboles de decisión, redes neuronales y algunos fundamentos estadísticos. Módulo práctico de utilización de herramientas clásicas como KERAS, Phyton y Anaconda. Se analizan problemas típicos de negocio.
análisis de datos
La construcción de un modelo de ML tiene como un eje el análisis de datos, el estudio de métricas que puedan ser fundamentales para el problema a resolver. En este curso se realiza una síntesis de los principales indicadores utilizados previos a la corrida de ML para entender el grado de aporte de una variable a la predicción que se desea hacer.
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