16 de marzo de 2020 (8 h)De 09:30 a 14:30 y de 16:00 a 19:00 h

Sede Feuga . Rúa de Lope Gómez de Marzoa, s/n. Campus VidaSantiago de Compostela

BIG DATA Y ANALÍTICA PREDICTIVA:CÓMO APLICARLO

En el contexto actual en el que las empresas han experimentado una gran transformación digital y en la que el big data, la ciencia de datos y el machine learning se han

convertido en áreas de trabajo y de conocimiento que cada vez tienen más y más peso, es necesario saber extraer la máxima información de los datos para poder así mejorar

la toma de decisiones.

La gran cantidad de datos que se generan hoy en día deben ser usados cada vez mejor por las compañías, pues

son un “activo” adicional que, si es trabajado de la formaadecuada, puede mejorar cualquier proceso de negocio y

ayudar a identi�car nuevas oportunidades.

Conoce las técnicas del Big Data y Machine Learning, los conceptos clave que hay detrás de todo ello y cómo funciona, tanto desde un punto de vista operativo de negocio como desde un enfoque más técnico

Aprende a sacar el máximo partido a los datos para anticiparte a situaciones futuras de tu negocio y consigue ventajas competitivas clave

Bert Otte

Ingeniero en Física Aplicada (MSc) por la Universidad Tecnológica de Delft (Países Bajos) y Doctor en Física por la Universidad Autónoma de Barcelona.

Antes de dar el paso al sector privado, en el mundo académico se especializó en el campo debiosensores nanofotónicos y modelación computacional, dando fruto a múltiples publicaciones cientí�cas.

Ha sido consultor en la multinacional Accenture dentro del equipo de Operations Analytics (Accenture Digital - Supply Chain), y ha participado en múltiples proyectos a nivel global y en diferentes industrias.

PONENTE Actualmente es consultor, especialista de Analítica Predictiva en la empresa PredictLand, desarrollando sus actividades dentro del campo de big data y la analítica predictiva.

Su per�l profesional está de�nido por una combinación muy marcada que mezcla tecnología y negocios. Su especialidad se caracteriza por emplear técnicas de analítica predictiva por mediación de aprendizaje automático (machine learning) con el �n de resolver problemas de este tipo en cualquier ámbito de negocio, pudiendo resaltar la previsión de demanda, optimización de inventario y la correspondiente visualización. Todo ello le ha permitido convertirse en un experto en R, el lenguaje de programación estadístico por excelencia.

DIRIGIDO A • Directores generales• Gerentes• Jefes de departamento• Responsables de área

• Mandos intermedios• Personal de IT• Emprendedores

METODOLOGÍA Se utilizará la discusión de casos reales, la presentación de ejemplos y la resolución de casos prácticos para conseguir una mejor asimilación de la batería de herramientas presentadas. Además se realizarán una serie de talleres guiados en los que los asistentes tendrán la oportunidad de participar activamente.

Este curso busca la aplicación inmediata de lo aprendido en el entorno profesional del participante.

OBJETIVOS

PROGRAMA

• Profundizar en la transformación digital de la sociedad y las compañías• Saber qué es una compañía “orientada al dato” y cómo poder llegar a serlo• Entender qué es el Big Data, la Analítica Predictiva, la Ciencia de Datos, el Machine Learning y qué signi�ca “aplicar ciencia a los datos”• Aprender a identi�car procesos de negocio, dónde aplicar estas técnicas, para así anticiparse a situaciones futuras y poder tomar las decisiones

antes de que ocurran, in�uyendo sobre ellas de antemano• Conocer la metodología y �ujo de trabajo que se sigue en un proyecto de ciencia de datos• Desarrollar en R (de forma guiada) un ejemplo de cada uno de los tres modelos matemáticos principales que existen en el campo de ciencia de datos (modelos de optimización, modelos supervisados y modelos no-supervisados)

INTRODUCCIÓN A BIG DATA Y ANALÍTICA PREDICTIVA

Transformación digital & big data:• El papel de la tecnología en una compañía actualmente• Factores clave en la era digital• ¿Qué es big data? ¿por qué nace? ¿para qué sirve?• ¿Qué signi�ca ser una compañía “orientada al dato”?

Analítica predictiva y ciencia de datos:• Analítica predictiva vs. business intelligence tradicional• ¿Qué son el machine learning y la ciencia de datos?• Flujo de trabajo end-to-end de un proyecto de ciencia de datos• Modelos supervisados y modelos no supervisados

Infraestructuras big data• ¿Cuáles son las implicaciones de big data para el mundo IT?

Casos de Uso:• Ejemplos de casos de usos reales de analítica predictiva en diferentes ámbitos

BIG DATA EN LA PRÁCTICA

Introducción a lenguaje de programación en R• ¿Qué es R y para qué se usa?• Conceptos básicos de R

Taller guiado: segmentación de clientes (Modelo No-Supervisado)• Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo capaz de segmentaruna base de datos de clientes en función de diferentes variables

Taller guiado: optimización logística (Modelo de Optimización)• Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo capaz de determinarla ubicación óptima de un conjunto de almacenes con el �n de minimizar los costes de transporte logísticos

Taller guiado: clasi�cación de defectos (Modelo Supervisado)• Taller guiado en R en el que se desarrollará un algoritmo de machine learning capaz de predecir

NOTA Los alumnos deberán acudir a la formación con ordenador portátil. Es importante disponer en el portátil de derechos de administrador con el �n de poder instalar el software necesario (en este caso se trata de “R”, el lenguaje de programación que usaremos).

Unos días antes del inicio del curso haremos llegar las instrucciones para la instalación de R. Igualmente, el primer día del curso, el docente reservará 15-20 minutos para asegurarse de que todos los alumnos hayan podido realizar esta instalación.

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BIG DATA YANALÍTICAPREDICTIVA:CÓMOAPLICARLO

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IMPORTEMatrícula 375 €

Descuentos Socios y CEDE FEUGA 10% en todos los cursos. Demás interesados 10% Tercera inscripción y sucesivas para el mismo curso de la misma

| Incluye la documentación, cafés y certi�cado. Disponibilidad de aparcamiento gratuito.

empresa | 5% Inscripciones anticipadas (hasta 15 días antesde la fecha de inicio).Los descuentos no son acumulables.

MATRÍCULA

FORMA DE PAGO

InscripciónPueden inscribirse a los cursos en www.feuga.es (sección Cursos de formación, jornadas y eventos) o enviando el boletín de inscripción cumplimentado a la dirección de correo electrónico feugaformacion@feuga.es o al número de fax +34 981 524 351

Formalización de la matrícula

Fecha límite de inscripción9 de marzo de 2020

Cheque o transferencia bancaria a favor de FEUGA Entidad: BANCO SABADELL GALLEGO

|

Nº de cuenta: ES10 0081 5363 2500 0109 7315 / BSAB ESBB

Importante enviar copia del justi�cante de pago antes de la fecha de inicio del cursoPor fax +34 981 524 351 | Por correo electrónico feugaformacion@feuga.es

Para formalizar la inscripción será necesario realizar el pago del curso antes de la fecha límite de inscripción. Aquellas empresas que no puedan cumplir con este requisito deberán contactar con el área de formación para estudiar su casuística particular.

La con�rmación de la actividad se realizará una vez �nalizado el plazo de inscripción.En el caso de que se produzcan bajas con posterioridad a dicha con�rmación, el importede matrícula quedará en depósito para futuros cursos. De producirse con anterioridad,se procederá a su devolución. Lo mismo ocurrirá cuando FEUGA se vea obligada a cancelaro posponer un curso.

En caso de indisponibilidad de la persona inscrita, la empresa podrá sustituirla en cualquier momento, previo aviso al área de formación de FEUGA.

Consúltenos si esta formación puede ser boni�cada con los fondos de la Fundación Tripartitapor alguno de los siguientes medios: 981. 534. 180 Ext. 120 / feugaformacion@feuga.es

Autorizo expresamente el envío de información La Fundación Empresa – Universidad Gallega es la responsable del tratamiento de los datos personales proporcionados bajo su consentimiento y le informa que estos datos serán tratados de conformidad con lo dispuesto en el Reglamento General de Protección de Datos (UE) 2016/679 de 27 de abril de 2016 (GDPR) y demás normas que puedan resultar de aplicación, con una �nalidad de remitir comunicaciones electrónicas de contenido formativo. Los datos serán conservados durante el tiempo necesario para atender dicha �nalidad no siendo cedidos a terceros, en el momento en que dejen de ser necesarios para tal �n se suprimirán adoptando para ello las medidas de seguridad que garanticen la seudonimización o destrucción total de los mismos. El usuario garantiza que los datos aportados son verdaderos, exactos, completos y actualizados, siendo responsable de cualquier daño o perjuicio, directo o indirecto, que pudiera ocasionarse como consecuencia del incumplimiento de tal obligación. El usuario podrá ejercitar sus derechos de acceso, recti�cación, cancelación, limitación en el tratamiento, oposición y portabilidad de los datos para lo que deberá dirigir una comunicación por escrito a la empresa (feuga@feuga.es / Rúa Lope Gómez de Marzoa s/n Campus Vida 15705 Santiago de Compostela), adjuntando copia del documento acreditativo de su identidad, y concretando el derecho o derechos que desea ejercer

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