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Repositorio del Curso de Data Science aplicado a Negocios de Udemy

Data Science aplicado a Negocios | 6 Casos de Estudio Reales

Repositorio del Curso de Data Science aplicado a Negocios de Udemy

¿Estás buscando conseguir un trabajo mejor pagado en el campo de la ciencia de datos?

¿O eres un desarrollador experimentado en IA que deseas llevar tu carrera al siguiente nivel?

¿O bien eres un aspirante a emprendedor que desea maximizar los ingresos comerciales gracias al poder de la ciencia de datos y la inteligencia artificial?

Si la respuesta a alguna de estas preguntas es sí, ¡este curso es para ti!

¡La ciencia de datos o data science es uno de los campos tecnológicos más candentes en este momento! El campo está repleto de oportunidades y perspectivas profesionales. El data science se adopta ampliamente en muchos sectores hoy en día, como la banca, la salud, el transporte y la tecnología.

En los negocios, el data science se aplica para optimizar los procesos comerciales, maximizar los ingresos y reducir los costes. El propósito de este curso es brindarte el conocimiento de los aspectos clave de las aplicaciones de la ciencia de datos en los negocios de una manera práctica, fácil y divertida. El curso brinda a los estudiantes experiencia práctica en el uso de conjuntos de datos del mundo real para conocer cómo se usa el data science en las empresas del siglo XXI.

En este curso, asumiremos que en este punto eres un científico de datos experimentado que ha sido recientemente consultor de proyectos de datos en el campo del data science para varios clientes. Se te ha asignado la tarea de aplicar técnicas de ciencia de datos a los siguientes 6 departamentos: (1) Recursos humanos, (2) Marketing, (3) Ventas, (4) Operaciones, (5) Relaciones públicas, (6) Producción / Mantenimiento. Se te proporcionarán conjuntos de datos de todos estos departamentos y se te pedirá que realices las siguientes tareas:

• Tarea # 1 @ Departamento de Recursos Humanos: Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para reducir los costes de contratación y capacitación de los empleados al predecir qué empleados podrían dejar la empresa en el futuro.
• Tarea # 2 @ Departamento de marketing: Optimizar la estrategia de marketing realizando la segmentación de clientes
• Tarea # 3 @ Departamento de Ventas: Desarrollar modelos de pronóstico de series de tiempo para predecir los precios futuros de los productos.
• Tarea # 4 @ Departamento de Operaciones: Desarrollar un modelo de Deep Learning para automatizar y optimizar los procesos de detección de enfermedades en un hospital (como se debería haber hecho frente al COVID 19).
• Tarea # 5 @ Departamento de Relaciones Públicas: Desarrollar modelos de procesamiento del lenguaje natural para analizar las opiniones de los clientes en las redes sociales e identificar el sentimiento de los clientes.
• Tarea # 6 @ Departamentos de Producción / Mantenimiento: Desarrollar modelos de detección, clasificación y localización de defectos.

Tu misión, si decides aceptarla, es dar luz a todos estos problemas de la empresa y posicionarte como un gurú del data science y un científico de datos del futuro, así que descubre ya las técnicas avanzadas de la ciencia de datos que te ayudarán a elevar el nivel de la empresa y posicionarte en el top de habilidades necesarias para este campo.