R for Business Analytics

Inicio 05 Febrero 2018
  • Lunes y Miércoles

    07:00 p.m a 10:15 p.m

  • Curso Presencial
  • 28 horas académicas
  • HASTA EL 08 DE ENERO

    10% DE DESCUENTO

R for Business Analytics

R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas estadísticas de mayor crecimiento. R es un software libre altamente recomendable por lo robusto y potente de sus rutinas. La curva de aprendizaje es bastante retadora por lo que requiere de esfuerzo y dedicación. Una vez desarrollado el manejo del lenguaje. R se convierte en la herramienta más potente de análisis de datos por su flexibilidad y abundante cantidad de paquetes y librerías que se ponen a disposición gracias a los miles de investigadores a nivel mundial.

Beneficios del curso

  • Certificación otorgada a nombre de DMC

    Certificado de especialización

  • ¿Cómo obtengo mi certificado de especialización?

    Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo. La nota mínima requerida es (14) catorce.
    El curso se basa en la aplicación de casos prácticos fundamentados en la teoría. Se desarrollan ejercicios y aplicaciones basadas en situaciones reales.

  • Se dispone de

    Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano.
    Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido.

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Dirigido a:

Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en herramientas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen como investigadores, analistas de datos. Personal de Procesamiento de Datos, Business Intelligence, etc. Estudiantes de maestría y de pre-grado.

Provenientes de carreras profesionales: Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería informática y carreras afines.

¿Por qué capacitarse en el Curso R for Business Analytics?

R es actualmente uno de los software estadístico de mayor crecimiento en Business Analytics. R es un lenguaje de programación intuitivo y gratuito más completos para el análisis estadístico y gráfico. En el curso aprenderá el manejo del R con la finalidad de explorar sus datos y que pueda realizar modelos predictivos.

Msc. Jesús Salinas

Ingeniero Estadístico de la Universidad Nacional Agraria La Molina y Magister en Ingeniería Industrial, mención en Gestión Industrial de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Ha sido director del departamento académico de Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Actualmente se desempeña como profesor principal en el departamento académico de Estadística e Informática de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Es docente en la maestría de Estadística Aplicada de la Universidad Nacional Agraria La Molina y en la maestría en Ciencia de los Datos de la Universidad Ricardo Palma. Sus áreas de interés son el análisis multivariado y el reconocimiento estadístico de patrones.

Ing. David Allende

Experto en Datamining en la División de “Customer Relationship and Management” (CRM) del Banco Internacional del Perú. Ha sido ejecutivo en Datamining en la División de Inteligencia de Negocios de Telefónica del Perú, Consultor Analítico y Capacitador de SPSS Andino, profesor a tiempo parcial en la División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Especialista en Inteligencia de Negocios de la Universidad ESAN, Ingeniero Estadístico e Informático de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Experiencia en proyectos de Business Analytics, Business Intelligence, Big Data con importantes entidades locales e internacionales en los rubros de banca, telecomunicaciones, consumo masivo y gobierno.

MBA Jacquelin Flor Baldeon

MBA - IE Business School Gerente de Inteligencia Analítica en Financiera Confianza – Fundación Microfinanzas del BBVA. International Master in Business Administration por IE Business School. Especialista en Marketing Relacional por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Profesional en Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería. Experta en minería de datos, gestión de la información en diversas áreas como Riesgos y Marketing para el sector de la Banca y Telecomunicaciones. Con más de 10 años de experiencia en la elaboración de modelos estadísticos predictivos, segmentación de clientes, elaboración de estrategias y análisis de campañas de marketing.