El machine learning como ventaja competitiva
La toma de decisiones condiciona la evolución de cualquier empresa y los responsables deben ser capaces de tomar decisiones de la forma más segura posible, eliminando el azar del proceso.
El machine learning, una vertiente de la inteligencia artificial, ha nacido para responder a esa necesidad, ya que se está convirtiendo en la herramienta fundamental para la toma de decisiones fiables a través del análisis de grandes cantidades de datos y hechos.
¿Su objetivo? Reducir los espacios de incertidumbre y arbitrariedad a través del aprendizaje automático y proporcionar, a organizaciones y profesionales, la seguridad necesaria para tomar las decisiones que causarán un impacto en sus actividades.
80%
El 80% de los líderes empresariales y tecnológicos dicen que la inteligencia artificial ya impulsa la productividad en sus organizaciones.
Fuente: Narrative Science
61%
El 61% de los especialistas en marketing dicen que la inteligencia artificial es el aspecto más importante de su estrategia de datos.
Fuente: MeMSQL
40%
La tecnología detrás de la inteligencia artificial actual puede impulsar la productividad empresarial hasta en un 40%.
Fuente: Accenture
Un programa online para optimizar la toma de decisiones
Desde MIT Professional Education acercamos esta nueva tecnología que está revolucionando la economía a nivel mundial en un programa online que guía a los profesionales a través de los fundamentos y aplicaciones del machine learning, los forma en el análisis y comprensión de datos y, finalmente, los prepara para dominar la toma de decisiones fiables basadas en datos dentro de sus organizaciones.
Las habilidades que desarrollarás
1.
Lograrás comprender los datos.
En un mundo hiperconectado, vivimos rodeados de datos y cada vez es más difícil comprender toda la información que nos llega. El primer paso es aprender a recopilar los datos relevantes y, lo más importante, entenderlos.
2.
Harás predicciones.
A través del aprendizaje supervisado y de la clasificación de los datos, podemos ser capaces de hacer predicciones. Además, descubrirás conceptos básicos del machine learning como las ‘redes neuronales’.
3.
Desarrollarás la capacidad de tomar decisiones.
Serás capaz de tomas decisiones eficaces eliminando los espacios de incertidumbre y arbitrariedad, a través de los datos que previamente has analizado.
4.
Dominarás la inferencia causal
y podrás aplicar y evaluar correctamente las experiencias observadas, tras el empleo de machine learning, para inferir conclusiones relevantes.
Además, obtendrás un Certificado Oficial
Todos los participantes que completen con éxito el programa online de Machine Learning: Tecnología en la Toma de Decisiones recibirán un Certificado de MIT Professional Education, además de * Continuing Education Units (CEU*) o Unidades de Educación Continua.
Para obtener las CEU de MIT, los participantes deberán completar el formulario de confirmación que se les proporcionará al finalizar el programa. Las CEU se calculan con base en el número de horas de aprendizaje.
* Una Unidad de Educación Continua (CEU) se define como 10 horas de participación en una experiencia de educación continua, sin créditos, bajo patrocinio responsable, dirección capaz e instrucción calificada.
Para saber si estos CEUs pueden ser aplicados a certificación profesional, requisitos de licencias, otros entrenamientos requeridos u horas de educación continua, por favor consulta con tu departamento de entrenamiento o autoridad de licenciatura directamente.
Este programa está dirigido a
- CEOs, MANAGERS Y OTROS DIRECTIVOS
de distintos sectores que lideran equipos con responsabilidades a nivel técnico.
- PROFESIONALES TÉCNICOS
con responsabilidad que quieren aprovechar Machine Learning para mejorar los procesos de toma de decisiones.
- PERFILES TÉCNICOS
que buscan introducirse en esta nueva tecnología.
Conoce al Faculty de este programa
En orden alfabético
PROF. DEVAVRAT SHAH
Professor in the department of electrical engineering and computer science at MIT
“¿Cómo pueden los líderes utilizar los datos para obtener una ventaja competitiva en sus sectores? ¿Qué medidas sistemáticas pueden tomar para utilizar estos datos? Descubre conmigo las respuestas a estas preguntas a lo largo de este programa”
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Devavrat Shah es profesor Andrew (1956) y Erna Viterbi del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT. Es el director fundador del Centro de Estadística y Ciencia de Datos del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad. Es miembro de LIDS, CSAIL y ORC en el MIT.
En la actualidad, sus investigaciones se centran en el desarrollo de algoritmos de machine learning de datos no estructurados.
Ha contribuido con el desarrollo de protocolos y algoritmos para la inferencia estadística. También, ha realizado importantes aportaciones en el campo del procesamiento de datos sociológicos. Su trabajo ha aparecido en publicaciones de prensa del The New York Times, Forbes, Wired y portales online como Reddit.