Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
Carlos Martinez, PhD, MBA, PhD in Management
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Lessons in This Class
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1. Bienvenida al Curso
2:20 -
2. Clase Modelo
9:14 -
3. Presentación de la Sección
0:52 -
4. Definicion y Tipos de Redes Neuronales
2:50 -
5. Algoritmo de las Redes Neuronales
5:08 -
6. Ventajas y Desventajas de las Redes Neuron
4:00 -
7. Presentación de la Sección
1:03 -
8. Planteamiento del Caso. Sesión A.
4:35 -
9. Planteamiento del Caso. Sesión B.
4:00 -
10. Calificación Crediticia. Sesión A.
4:47 -
11. Calificación Crediticia. Sesión B.
6:25 -
12. Descripcion de los Datos
7:39 -
13. Presentación de la Sección
1:04 -
14. Importando Datos
4:04 -
15. Lidiando con Datos Faltantes Corregido
10:03 -
16. Cambiando Variables Categóricas a Numérica
8:37 -
17. Matriz de Correlacion
7:44 -
18. Normalizacion de Datos
6:27 -
19. Partiendo la Base en Entrenamiento y Evalu
6:21 -
20. Paquete Neuralnet de R
3:35 -
21. Modelo de Redes Neuronales
6:03 -
22. Prediccion del Modelo
11:40 -
23. Punto de Corte
11:01 -
24. Matriz de Confusión
8:13 -
25. Regresion Logistica
7:25 -
26. Comparacion entre Modelos
10:46 -
27. Proyecto de Curso
7:25
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- Intermediate level
- Advanced level
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About This Class
*** Incluye el código de R utilizados en los videos ***
Bienvenidos al curso Redes Neuronales aplicadas a la Inteligencia de Negocios. Al finalizar este curso, podrás elaborar modelos predictivos a partir de redes neuronales utilizando el paquete neuralnet de R. Estos nuevos conocimientos te resultarán útiles si estás interesado en hacer carrera como analista de inteligencia de negocios o para obtener insights que te permitan tomar mejores decisiones con base a datos si estas en posiciones gerenciales y directivas.
Este es un curso muy completo que incluye videos, lecturas sugeridas, evaluaciones, archivos de Excel y códigos de R. El curso está basado en un caso de enseñanza con datos reales y tiene un enfoque 100% práctico. Nos pondremos en los zapatos del gerente de la división financiera de un concesionario de automóviles, y deberemos elaborar un modelo de calificación crediticia. A diferencia de otros cursos, este va más allá de ser simplemente un curso de programación en R ya que aborda tanto el marco teórico de las redes neuronales y los modelos de calificación crediticia, la limpieza previa de los datos, la estimación del punto de corte con base a una función de utilidad, el análisis de los resultados y la comparación entre modelos.
Diseñé este curso para estudiantes universitarios y profesionales interesados en la ciencia de datos y machine learning pero que por su formación tienen muy poca experiencia en lenguajes de programación. Este es un curso abierto para todos que incluye una sección introductoria a R, por lo que no tiene prerrequisitos.
Te invito a que veas la clase modelo y te inscribas. Espero verte pronto!
Meet Your Teacher
Carlos es un apasionado del método de casos de enseñanza, coautor de más de 25 de ellos en las áreas de finanzas, estrategia, operaciones y desarrollo sostenible. Algunos de estos han sido incluidos en las bases de casos de prestigiosas escuelas de negocio como Harvard, Michigan e IESE.
Es Ingeniero Industrial y Master en Finanzas de la Universidad Centroamericana, MBA con distinción de INCAE Business School y Ph.D. en Management de la Universidad de San Galo, Suiza. Ha orientado su investigación hacia el impacto de la información social, ambiental, y de gobierno corporativo (ESG) en los mercados financieros. También ha desarrollado estudios relacionados con el acceso al financiamiento emprendedor en contextos con vací... See full profile
Hands-on Class Project
Como proyecto de curso, deberás elaborar un modelo de calificación crediticia utilizando la base de datos y el código que te proporciono a continuación
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