Técnicas de machine learning: análisis de los fenómenos sociales para la gestión empresarial

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Técnicas de machine learning: análisis de los fenómenos sociales para la gestión empresarial.

Si trabajas con grandes bases de datos en investigación de mercado, estudios de opinión, marketing o consultoría empresarial, sabes que cada dato cuenta. Pero cuando los volúmenes de información son extensos o las bases de datos tienen muchas variables, analizarlas con las herramientas tradicionales puede ser un desafío.
Este curso te enseñará a aplicar técnicas de machine learning con R para segmentación de audiencias, análisis de patrones socioeconómicos y optimización de datos, ayudándote a transformar grandes volúmenes de información en estrategias efectivas para la gestión empresarial.

ROSSANA CASTIGLIONI

DECANA

Facultad de Ciencias Sociales e Historia

¿De qué trata el curso?

Este curso entrega herramientas prácticas para analizar grandes volúmenes de datos con machine learning, aplicándolo en estudios de mercado y consultorías de opinión pública. Aprenderás a preparar, limpiar y estructurar bases de datos internas y externas, asegurando su calidad para análisis avanzados.

Exploraremos técnicas como clasificación, segmentación y análisis de componentes principales (PCA) para procesar bases de datos con múltiples variables y dimensiones, optimizando su uso en investigación de audiencias y estudios de tendencias. Aplicaremos clustering para detectar grupos naturales en la información, permitiendo comprender patrones de comportamiento y generar estrategias de segmentación más precisas.

El curso se basa en el uso de bases de datos reales y de gran escala, como el estudio COES, además de datos internos propios de las empresas. Aprenderás a integrar diferentes fuentes de información y a utilizar machine learning para responder preguntas clave en estudios de opinión, análisis de mercado y evaluación de fenómenos sociales.

A través de un enfoque práctico y aplicado, desarrollarás habilidades para transformar grandes volúmenes de datos en información accionable, mejorando la calidad de los análisis y la toma de decisiones en estudios de mercado y opinión pública.

Al finalizar, habrás desarrollado las siguientes habilidades:

✔ Preparar y estructurar bases de datos para su análisis, asegurando calidad, limpieza y organización óptima para aplicar modelos de machine learning.

✔ Aplicar técnicas de clasificación y segmentación para analizar bases de datos internas y externas, optimizando la toma de decisiones en marketing y estudios de mercado.
✔ Utilizar análisis de componentes principales (PCA) para identificar patrones socioeconómicos y reducir la dimensionalidad de los datos, facilitando el análisis en investigación social y estrategias comerciales.
✔ Implementar clustering para detectar grupos naturales en grandes volúmenes de información, con aplicaciones en segmentación de clientes y estudios de comportamiento del consumidor.

Modalidad y metodología

Este curso e-learning asincrónico está diseñado para ofrecer una experiencia de aprendizaje práctica y aplicada al análisis de datos a gran escala. A lo largo del curso, accederás a módulos interactivos, cápsulas de video con expertos en ciencia de datos y ejercicios con bases de datos reales, incluyendo encuestas nacionales como el estudio COES y datos internos de tu utilidad.

La metodología se centra en la aplicación directa de técnicas de machine learning para estructurar, limpiar y analizar bases de datos con múltiples variables. A través de casos prácticos, tendrás la oportunidad de aplicar lo aprendido en escenarios reales y recibir retroalimentación detallada del tutor, quien te guiará en la mejora de tus habilidades y en el uso de herramientas avanzadas para análisis de datos. Además, las evaluaciones del curso están diseñadas para reforzar tus habilidades mediante ejercicios aplicados, con correcciones y comentarios que te permitirán perfeccionar tu manejo de las herramientas y técnicas aprendidas.

Contarás con el apoyo de un tutor en línea para resolver dudas y guiarte en la aplicación de los métodos enseñados. Además, el curso incluye sesiones sincrónicas opcionales, en las que podrás interactuar con el tutor y otros estudiantes para aclarar dudas y profundizar en los conceptos clave. También habrá foros de discusión para el intercambio de experiencias y conocimiento.

Este enfoque flexible te permitirá avanzar a tu propio ritmo, adaptando el estudio a tus horarios y asegurando que adquieras herramientas concretas para mejorar la precisión y utilidad de tus análisis de datos.

Perfil del estudiante

Este curso está dirigido a profesionales que se desempeñan o aspiran a ocupar roles en empresas especializadas en análisis de datos, investigación de mercado y consultoría. Si tu trabajo involucra procesar y analizar grandes volúmenes de datos complejos, y deseas perfeccionar tus habilidades en el uso de machine learning para extraer insights valiosos, este curso es para ti.

Es importante que los participantes tengan experiencia en el uso de software de análisis de datos como R o Python y conocimientos básicos en estadística, ya que el curso se basa en el uso de estas herramientas para el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de información.

Este curso te permitirá profundizar en el uso de técnicas avanzadas de machine learning, enfocadas en la clasificación, segmentación y análisis predictivo, aplicadas a datos reales y casos del mundo empresarial. A lo largo del curso, practicarás con escenarios concretos, mejorarás tus habilidades analíticas y aprenderás a tomar decisiones informadas a partir de datos complejos.

Es una excelente oportunidad para quienes buscan mejorar su capacidad técnica en un entorno empresarial que cada vez depende más de los datos. Además, tendrás la posibilidad de recibir retroalimentación detallada sobre tus prácticas, lo que te permitirá perfeccionar tus habilidades y aplicar lo aprendido de manera efectiva en tu entorno laboral.

Objetivo General

Al finalizar la capacitación, los participantes estarán en condiciones de aplicar técnicas de machine learning en la predicción de fenómenos y análisis de datos sociales utilizando el software R.

Objetivo Específicos

Identificar los conceptos fundamentales de machine learning y su aplicación en el análisis de fenómenos sociales relevantes para la empresa.
Aplicar técnicas de manejo y preparación de datos en software R en la optimización de la información disponible antes de modelar.
Implementar modelos supervisados de machine learning utilizando R en la evaluación de fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.
Implementar modelos no supervisados de machine learning utilizando R en la evaluación de fenómenos sociales que influyen en la toma de decisiones empresariales.

Malla Curricular

Módulo 1: Machine Learning y análisis de bases de datos

Introducción a los fenómenos sociales (demográficos, culturales) y su relevancia en la toma de decisiones empresariales.
Definición y alcance del machine learning en el contexto empresarial y su aplicación en fenómenos sociales.
Diferencias entre machine learning supervisado y no supervisado.
Introducción al entorno de R para machine learning.

Módulo 2: Manejo y preparación de datos

Importación y depuración de datos en R.
Técnicas de pre-procesamiento de los datos: normalización y transformación de variables.
Identificación de outliers y manejo de datos faltantes.
División de bases de datos para entrenamiento y prueba.

Módulo 3: Modelos supervisados y evaluación de impacto

Machine Learning supervisado y no supervisado.
Conceptos clave de Machine Learning supervisado.
Clasificación y regresión: diferencias y aplicaciones.
Aplicaciones prácticas de regresión y clasificación en la predicción de comportamientos sociales y su impacto en decisiones empresariales.
Implementación de modelos en R (regresión logística, árboles de decisión, random forest).

Módulo 4: Modelos no supervisados e identificación de patrones

Introducción al clustering y análisis de agrupamiento.
Segmentación de datos demográficos y sociales.
Implementación de algoritmos de clustering en R.
Análisis de Componentes Principales.
Aplicaciones prácticas: segmentación de datos.

¿El curso posee alguna clase sincrónica?

El curso está diseñado para realizarse de forma asincrónica, lo que permite que te ajustes a tu propio horario y avances a tu ritmo. Si bien todo el material educativo principal es de estas características, se incluyen clases sincrónicas para la resolución de dudas que quedan grabadas en la plataforma virtual.

¿El curso cuenta con evaluaciones?

Sí, este curso cuenta con evaluaciones en línea que te permitirán poner en práctica lo aprendido y evaluar tu aprendizaje. El curso se aprueba con nota final sobre 4.

¿Qué pasa si tengo alguna pregunta sobre los contenidos vistos?

Podrás resolverla con tu tutor en línea mediante foros de discusión o en las clases sincrónicas dispuestas para ello.

¿Necesito acceso previo a bases de datos sociales para realizar el curso de manera completa?

No es necesario que cuentes con acceso previo al curso, pues acá dispondrás de bases de datos actualizadas y relevantes con que cuenta la universidad. Además aprenderás a localizar nuevas bases de datos de disposición pública que serán relevantes para tu quehacer profesional.

¿Necesito tener instalado el software R en mi computador?

Sí, es fundamental que tengas instalado el software R para poder realizar los casos prácticos y seguir de manera autónoma lo enseñado en los recursos de aprendizaje, éste es de acceso gratuito.

Tengo conocimientos de programación, pero en Python, ¿me sirve de todas formas este curso?

Sí te sirve. Si bien ambos programas son distintos, no será difícil aprender el lenguaje de R si ya tiene conocimientos de programación en Python.

Arancel

Modalidad: Online asincrónico

Duración: 100 Hrs. totales

Código SENCE: 1238077612

Arancel: $350.000

Para realizar el curso es requisito completar el Formulario de Postulación y hacer envío del currículum actualizado al siguiente correo:
posgradosudp@emprecap.cl

Emprecap

En EMPRECAP, te ofrecemos programas diseñados con las últimas tendencias en educación y tecnología, pensados para que adquieras nuevas habilidades de manera práctica y efectiva. Nuestra metodología innovadora, respaldada por expertos en el campo, te permitirá aprender y aplicar de inmediato lo que necesitas para destacarte en el mundo laboral actual.

EMPRECAP es una EdTech y OTEC reconocida por el Ministerio del Trabajo y el Servicio Nacional de Capacitación y Empleo (SENCE), acreditada por Bureau Veritas bajo la Norma Chile 2728.