Curso Aplicaciones de Ciencia de Datos para Empresas: Aplicando Machine Learning
Implementa modelos estocásticos y aprendizaje automático para transformar el ecosistema empresarial.
FECHAS Y HORARIOS
Inicio: 27 de agosto de 2026
Término: 1 de octubre de 2026
Horario: Jueves 18:30 a 21:45 hrs.
Zona Horaria:
GMT-4 entre 5/Apr/2026 y 7/Sep/2026
MODALIDAD Y LUGAR
Modalidad: Zoom (Online en Vivo)
Online
PRECIO
Arancel con 10% dto.CLP $450.000 | CLP $405.000
• Hasta 12 cuotas sin interés con tarjeta de crédito.
DESTACADO
Destacado
Inicio
Octubre 2024
* La modalidad, sede y fecha de inicio de los programas están sujetos a modificaciones.
Información del Programa
Módulo 1: Introducción a uso de Ciencia de Datos en Empresas
- - Tipos de Modelos en Ciencia de Datos.
- - Asociando métodos de machine learning a problemas de negocios.
- - Metodologías de Desarrollo de Proyectos en Ciencia de Datos: CRISP-DM.
Módulo 2: Segmentación de Clientes
- - Métodos y herramientas de clustering y agrupamiento de datos: K-Medias, Fuzzy C- Means, X-Means.
- - Aplicación en Python para segmentación de clientes en una institución bancaria.
- - Análisis de Caso de Negocio: Aplicación para análisis e interpretación de segmentos como output de un modelo de machine learning.
Módulo 3: Análisis de Canasta de Compra
- Métodos y herramientas para análisis de canasta de compra. Filtros Colaborativos y Reglas de Asociación.
- - Aplicación en Python para análisis de canasta de compra usando datos transaccionales de supermercado.
- - Análisis de Caso de Negocio: Diseño de campañas de venta cruzada para retailer.
Módulo 4: Retención de Clientes
- - Métodos y herramientas de aprendizaje supervisado para clasificación. Arboles de decisión y Regresión Logística.
- - Análisis de Caso de Negocio: Aplicación para retención de clientes en compañía de seguros.
- - Aplicación en Python para aplicación de modelos de clasificación para estimación de probabilidad de fuga de clientes.
Módulo 5: Predicción de Capacidad de Pago de clientes
- - Métodos y herramientas de aprendizaje supervisado para clasificación.
- - Redes Neuronales (Perceptrón multicapas) y Support Vector Machines.
- - Análisis de Caso de Negocio: Modelo de credit scoring para estimación de capacidad de pago de clientes.
- - Aplicación en Python para credit scoring y uso de MLP y SVM para predicción de pago de clientes de tarjeta de crédito.
Módulo 6: Predicción de Demanda
- - Modelos de regresión lineal y estimación de mínimos cuadrados. Interacciones entre variables y transformaciones no lineales a variables independientes.
- - Análisis de Caso de Negocio: Estimación de efectos de campañas de marketing y ventas transaccionales.
- - Aplicación en Python para regresión lineal y estimación de demanda.
Luis Aburto
Doctor en Sistemas de IngenieríaDescuentos Becas y Financiamiento
20% Exalumnos/as Pregrado y Magísteres UAI.
10% Exalumnos/as Cursos UAI.
20% Funcionarios Públicos.
10% Matrícula hasta el 27 de agosto 2026.
15% Exalumnos Diplomados UAI.
Descuentos NO acumulables
Hasta 12 cuotas sin interés con tarjeta de crédito (todos los bancos).
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