Machine Learning Aplicada a Marketing Analytics con Python

Clústers con K-Means y PCA, Mod. Predictivos: Random Forest, Gradient Boosting y Redes Neuronales, TensorFlow, ChatGPT

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Machine Learning Aplicada a Marketing Analytics con Python

What You Will Learn!

Introducción desde cero a Python en Jupyter Notebooks, desde la instalación de Anaconda hasta el uso de funciones y bibliotecas como numpy, pandas y matplotlib
Segmentación de Mercados con Análisis de Clusteres con K-Means y Análisis de Componentes Principales
Modelos Predictivos de Conversión de Leads (Clientes Potenciales) con Regresión Logística
Modelos Predictivos de Conversión de Leads (Clientes Potenciales) con Redes Neuronales utilizando la biblioteca TensorFlow en Google Colab
Estimación del Punto de Corte para la Predicción (Probabilidad) a Partir de la Optimización de una Función de Costos de Falsos Positivos y Falsos Negativos
Estimación de Matriz de Confusión y Métricas como Accuracy, Precisión, Recall y F1-Score
Aprender a implementar y optimizar modelos de Random Forest y Gradient Boosting, incluyendo Fine Tuning con SearchGrid.
Dominar la validación cruzada para evaluar y mejorar la robustez de modelos avanzados de Machine Learning.
Emplear ChatGPT para facilitar la codificación en Python, centrado en la implementación eficiente de métodos avanzados de machine learning.
Aprovechar ChatGPT en el análisis y la interpretación de resultados, como la perfilación de clientes derivada de KMeans y el etiquetado en PCA.

Description

¿Quieres dominar las herramientas de minería de datos para segmentar clientes y predecir la conversión de leads con Python? En enero de 2024, nuestro ya completo curso de "Marketing Analytics con Python" ha evolucionado a "Machine Learning Aplicada a Marketing Analytics con Python", duplicando su contenido y profundidad. Soy Carlos Martínez, con una Maestría en Finanzas, un MBA de INCAE y un Ph.D. en Management. He presentado mi investigación en prestigiosas instituciones y soy coautor de más de 25 casos de enseñanza, algunos incluidos en bases de casos de universidades como Harvard y Michigan.

Este curso, diseñado para un aprendizaje práctico y profundo, ahora incluye nuevas secciones y técnicas avanzadas en Machine Learning. A través del método de "learning-by-doing", utilizaremos datos reales de sectores como telecomunicaciones y banca para explorar herramientas como K-Means, PCA, Regresión Logística, Árboles de Decisión, métodos de ensamblaje como Random Forest y Gradient Boosting, y redes neuronales con TensorFlow.

Comenzaremos con una sólida introducción a Python, cubriendo los fundamentos y las bibliotecas clave como pandas, numpy y matplotlib. Luego, nos sumergiremos en la segmentación de clientes con análisis de clústeres con K-Means y PCA, utilizando datos del sector de telecomunicaciones. Seguiremos con la construcción de modelos predictivos en la industria bancaria usando regresión logística. Luego profundizaremos con un caso de conversión de leads para una escuela online que abordaremos con árboles de decisión, random forest y gradient boosting. Incluso aprenderemos fine-tuning de hiperparámetros y validación cruzada. Finalizaremos el curso profundizando en técnicas avanzadas de redes neuronales con TensorFlow.

La actualización también incluye nuevas asignaciones retadoras que incorporan la asistencia de ChatGPT, llevando tu aprendizaje a un nivel superior. Este curso es ideal para estudiantes y profesionales del marketing que buscan habilidades prácticas en ciencia de datos, así como para aquellos con conocimientos de estadística y programación que deseen aplicar la ciencia de datos en marketing. Con una introducción completa a Python, el curso es accesible para todos, sin prerrequisitos previos.

¡Te invito a explorar el curso actualizado y a unirte a nosotros en esta emocionante aventura de aprendizaje! ¡Nos vemos en la primera clase!

Who Should Attend!

Profesionales de Marketing: Que buscan integrar análisis de datos y técnicas de machine learning en sus estrategias y decisiones.
Analistas de Datos y Científicos de Datos en Formación: Interesados en aplicar sus habilidades en el ámbito del marketing.
Estudiantes de Negocios y Marketing: Que desean adquirir una ventaja competitiva mediante el dominio de herramientas analíticas y de machine learning.
Profesionales de TI y Programadores: Deseosos de explorar aplicaciones de Python en marketing y análisis de datos.
Emprendedores y Dueños de Negocios: Que quieran entender cómo el análisis de datos puede mejorar su comprensión del mercado y el comportamiento del cliente.
El curso es perfecto para aquellos que buscan una comprensión práctica y aplicada de cómo el machine learning y la ciencia de datos pueden transformar y mejorar las estrategias de marketing en la era digital.

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