Diplomado en Ciencia de Datos - MÉXICO

La tecnología Big Data ha permitido incorporar valiosa información en los modelos analíticos clásicos como, por ejemplo: credit scoring, next best offer marketing, sistemas de recomendación, entre otros.

Aunque también ha planteado nuevos retos analíticos acuñados como “Analytics 3.0”. Estos retos incluyen conceptos como: data-driven decision making, real-time prescriptive analytics, inteligencia artificial o deep learning, embedded analytics, model factories con miles de modelos predictivos, entre otros.

Objetivos: Identificar el proceso a seguir dentro de un proyecto de Big Data desde la arquitectura de los datos hasta el valor extraído de ellos.

Aprovechamiento de los recursos a través del gobierno, estructura, carga, análisis de datos, creación de procesos y algoritmos.

Optimización del trabajo de Marketing Intelligence y Business Intelligence.

Diseño de estrategias a partir de la información de una empresa (ser data driven), de los insights a la acción.