Analítica predictiva

Continúe ampliando los conceptos básicos de análisis estadístico que se enseñan en el curso Fundamentos de analítica al aprender a explorar y describir las relaciones entre las variables con herramientas de modelado estadístico. Descubra y describa las características de los datos relacionados con el efecto y el impacto del tiempo, y cómo predecir el comportamiento futuro.

Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que tienen las variables de entrada en la probabilidad de que ocurra un evento crítico. Con ejemplos prácticos, se ilustra cómo las herramientas de modelado ayudan a revelar las entradas y fuentes de variación clave en sus datos.

Amplíe su capacidad de análisis analizando datos de problemas del mundo real que se presentan en muchas industrias para explorar y describir las relaciones entre las variables. Aprenda a utilizar técnicas supervisadas de aprendizaje de máquina como CART^®  para analizar los patrones que se hallan en los datos históricos para obtener mejores perspectivas, identificar los riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro.

Utilice herramientas no supervisadas de aprendizaje de máquina, como los Conglomerados, para detectar particiones naturales en los datos y agrupar las observaciones o las variables en conjuntos homogéneos. Reduzca la dimensionalidad de los datos transformando los datos originales en un conjunto de variables no correlacionadas.

Lleve su capacidad de análisis a otro nivel analizando datos de problemas del mundo real para explorar y describir las relaciones entre las variables. Los árboles CART proporcionan una estructura de árbol simple para interpretar relaciones complejas. Sin embargo, su capacidad predictiva a menudo se puede mejorar utilizando un modelo más potente, que genera numerosos modelos simples (o árboles) y los combina en un modelo final. Aprenda a utilizar técnicas avanzadas de modelado como MARS^®, TreeNet^® y Random Forests^® para analizar patrones que se hallan en datos históricos y obtener mejores perspectivas, identificar riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro. Nota: Se requiere para este curso una suscripción al complemento Módulo de Analítica Predictiva.