• Data Science Fundamentals 

• Fundamentos de inteligencia artificial, ciencia de datos, machine learning y deep learning. 
• Aprendizaje Supervisado Vs. No Supervisado. Características y alcance de cada uno. Regresión, segmentación y clasificación. 
• Machine learning Tool-set. Lenguajes de programación y herramientas Low-Code. Características, ventajas, alcance y ejemplos de cada categoría. 

 

• Data Science en Marketing 

• Entrenamiento y análisis de un modelo para segmentación de clientes con el software Orange. 
• Entrenamiento y análisis de un modelo para estimación de propensión de compra con el software Orange. 
• Entrenamiento y análisis de un modelo para estimar probabilidad de fuga de clientes (churn) con el software Orange.