A través de este módulo, los alumnos del Máster en Big Data y Business Analytics de la Universidad Complutense de Madrid, aprenderán las diversas técnicas de minería y modelos predictivos básicos, y aplicaciones en credit scoring. Los resultados de su aplicación, serán de gran utilidad en múltiples tareas posteriores, de las cuales, daremos algo más de información con ejemplos a continuación.

Así, gracias a los conocimientos adquiridos, los estudiantes podrán descubrir patrones en conjuntos de macrodatos, transformando estos en estructuras que sean comprensibles para su posterior análisis y uso en alineación a los objetivos empresariales o de otra índole que procedan. Entre otros, abarcarán los siguientes puntos:

– Integridad y depuración de datos. Este es un punto fundamental para muchos propósitos en los que se aplica la inteligencia de datos. Así, evitar errores o información incorrecta entre aquella con la que contamos, reportará, entre otros, un retorno en factores como una mayor productividad o rentabilidad dentro del entorno empresarial.

– Regresión lineal y logística.

– Técnicas de reducción de la dimensionalidad.

– Análisis y predicción con series temporales.

– Clasificación no supervisada.

– Análisis cluster.

– Construcción de scorecard, modelo de gestión y planificación ampliamente utilizado en el mundo empresarial sobre el cual profundizaremos a lo largo de este módulo del máster.

Profesores del módulo

Conrado Miguel

Manuel García

Catedrático EU en la UCM

Conrado Miguel es Director de Departamento en la Facultad de Estudios Estadísticos de la UCM. Ha participado activamente en grupos de investigación. Está igualmente a cargo del módulo de «Fundamentos de Estadística» de este Máster en Big Data y Business Analytics.

Aída

Calviño Martínez

Docente e investigadora UCM

Aída es profesora e investigadora en la Universidad Complutense de Madrid. Ganadora en 2014 del prestigioso Premio Abertis, también forma parte del equipo docente del módulo «Machine Learning con R y Python», y del profesorado que supervisa el Trabajo Final de Máster

Juana María

Alonso Revenga

Profesora titular de la UCM

Más de treinta años de docencia en materias como «Técnicas avanzadas de predicción» la avalan. Cuenta con amplia experiencia en Estadística, SAS y SPSS. También realiza labores de investigación en proyectos de innovación educativa, datos de series y archivos Matlab.

 Lorenzo

Escot

Profesor titular de la UCM

Loren cuenta con dos décadas de experiencia en la docencia. Doctorado en Data Science y en Economía. A lo largo de todo ese tiempo, ha participado activamente en diversos grupos de investigación y publicado múltiples artículos especializados.

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