PROGRAMA ONLINE

Machine Learning:

Tecnología en la Toma de Decisiones

Descarga el folletoInscríbete
FECHA DE INICIO
22 de junio de 2021
FECHA DE FINALIZACIÓN
17 de agosto de 2021
DURACIÓN
8 semanas
DEDICACIÓN
8 a 10 horas a la semana
IDIOMA
Español
MODALIDAD
Online
PRECIO
$2,200 USD*
CEUs
6.4

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Tecnología en la Toma de Decisiones

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FECHA DE INICIO
22 de junio de 2021
FECHA DE FINALIZACIÓN
17 de agosto de 2021
DURACIÓN
8 semanas
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8 a 10 horas a la semana
IDIOMA
Español
MODALIDAD
Online
PRECIO
$2,200 USD*
CEUs
6.4

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.

DESCUBRE TODO EL CONTENIDO DEL PROGRAMA

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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 recibirán un Certificado del curso de MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion).

Los alumnos del programa Machine Learning, de MIT Professional Education Digital Plus, también recibirán 6,4 Continuing Education Units (CEU*).

Para obtener los CEU, es requisito indispensable completar un formulario necesario para la acreditación de los CEUs. Estos CEUs están calculados, para cada curso, según el número de horas de aprendizaje.

* Un CEU es una unidad de crédito que equivale a 10 horas de participación en un programa acreditado para profesionales.

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

PROFESSOR DEVAVRAT SHAH

Profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de 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”

Ver biografía

Devavrat Shah es Profesor del Departmento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de MIT, director del Statistics and Data Science Center, Institute for Data, Systems and Society y, además es miembro del LIDS, CSAIL y ORC de MIT.

En la actualidad, sus investigaciones se centran en el desarrollo de algoritmos de machine learning a gran escala para datos no estructurados, en especial respecto a aquellos relacionados con la sociedad. Ha contribuido al desarrollo de protocolos ‘gossip’ y algoritmos de paso de mensajes para la inferencia estadística que se han convertido en un pilar de los sistemas de procesamiento de datos distribuidos modernos.

Su trabajo goza de amplio reconocimiento y, por tanto, el Profesor Shah ha sido galardonado con premios por sus aportaciones al machine learning, la investigación de operaciones y la informática, además del premio Erlang en 2010, otorgado por INFORMS Applied Probability Society. Dicho premio se entrega dos veces al año a un brillante y joven investigador que haya realizado alguna contribución destacable a la probabilidad aplicada.

Es cofundador de Celect, Inc., cuyo objetivo es ayudar a los minoristas a tomar decisiones mediante una predicción precisa de las elecciones de los consumidores realizada a partir de datos omnicanal, y que fue comprado por Nike en agosto de 2019. Su trabajo ha aparecido en publicaciones importantes como el NY Times, Forbes, Wired y Reditt.

Descubre la experiencia de nuestros participantes

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¿Estás preparado para tomar decisiones fiables?

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