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¡Te invitamos a nuestro curso para profesionales interesados en el aprendizaje de máquinas! Aprenderás técnicas para mejorar la personalización, optimizar campañas y entender mejor a tus clientes, además de dominar Python para manejar datos y tomar decisiones más efectivas. ¡No te pierdas la oportunidad de llevar tus habilidades al siguiente nivel y marcar la diferencia en tu empresa!

Este curso está pensando para:

• Profesionales de marketing y análisis de mercado, como gerentes, especialistas en marketing digital, analistas y consultores. En este curso aprenderán a usar machine learning y Python para mejorar estrategias, segmentar clientes, y analizar datos, lo que permitirá tomar decisiones más informadas, optimizar campañas digitales y aumentar la rentabilidad.
• Científicos y analistas de datos interesados en marketing digital. Este curso les enseñará a usar machine learning y Python para desarrollar modelos no supervisados, mejorar la segmentación de clientes y crear sistemas de recomendación personalizados. También aprenderán conceptos clave de marketing para optimizar estrategias, extrayendo insights valiosos y mejorando la efectividad y rentabilidad de las campañas.
• Desarrolladores e ingenieros de TI, enseñándoles a aplicar machine learning y Python en marketing digital para mejorar la personalización, segmentación y estrategias, creando soluciones tecnológicas más inteligentes y eficientes.
• Líderes de producto y emprendedores, que deseen obtener herramientas que le ayuden a desarrollar productos innovadores y optimizar su efectividad, además de adquirir conocimientos de marketing para tomar decisiones informadas y mantenerse competitivos.
• Académicos y estudiantes avanzados que deseen aprender a usar Python para desarrollar modelos de segmentación y sistemas de recomendación, complementando su formación teórica con habilidades prácticas. Aprenderán conceptos clave de marketing que enriquecerán sus investigaciones y proyectos, permitiéndoles integrar técnicas avanzadas en sus estudios y futuros trabajos profesionales.

Se recomienda que los participantes tengan experiencia básica en manejo de datos con hojas de cálculo u otras herramientas similares. Sin embargo, si aún no tienes ese conocimiento, pero sí el deseo y la voluntad de aprender y practicar más allá de la clase, ¡eres bienvenido!

Nota: El curso utilizará Python a través de Google Colab, un servicio gratuito de Google para ejecutar Python en la nube. Se sugiere tener una cuenta de Gmail para aprovechar mejor la plataforma. También puedes desarrollar el curso en tu computador personal, con al menos 4GB de RAM, aunque se recomienda 8GB o más.

Objetivos

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de:

• Reconocer las características, usos, ventajas y desventajas de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
• Identificar situaciones pertinentes para el uso de los distintos algoritmos de aprendizaje de máquinas para generar para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
• Evaluar e interpretar los resultados de los distintos algoritmos de machine learning para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.
• Identificar, procesar, y organizar datos tabulares para la implementación de algoritmos para segmentar y arquetipar clientes y generar recomendaciones a sus clientes.

Metodología

Se realizará de manera virtual con sesiones sincrónicas de 2 horas de duración. Este es un curso aplicado, por lo que las clases se desarrollarán en un formato magistral-taller, donde se intercalarán los conceptos teóricos junto a la implementación práctica en el software abierto Python para ilustrar el funcionamiento de los algoritmos en problemas del mundo real.

Contenido

Segmentación y arquetipado de consumidores y clientes (4 sesiones)

• Algoritmos de Segmentación y Arquetipación: K-medias y Clustering Jerárquico.
• Introducción a Python y a Google Colab.
• Aplicación y evaluación de los algoritmos de segmentación y arquetipado.

Sistemas de recomendación (6 sesiones)

• Estructura y tipos de los sistemas de recomendación personalizados Sistemas colaborativos basados en artículos.
• Sistemas colaborativos basados en usuarios. Sistemas basados en descripción, comentarios, y metadatos.
• Procesamiento del lenguaje natural en español.
• Análisis de Sentimientos. Aplicación y evaluación de los algoritmos de sistemas de recomendación.

Profesores

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.

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