Minería de datos y modelización predictiva con R

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.

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