Algoritmos – Análisis de Negocio – Libro Gratis

El siguiente libro gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre los algoritmos en el análisis de negocio.

Sobre el Libro (Por el Autor)

Entender esquemáticamente y también en detalle cómo funcionan algunos de los algoritmos más habituales en Business Analytics (BA) ayudará al estudiante a utilizar herramientas BA, sabiendo qué pueden dar de sí y a la vez, sabiendo cuáles son los fundamentos científicos que hay detrás de ellas.

Veréis notación y formulación matemática. Este hecho se ha tratado con máxima delicadeza para que el estudiante que no está acostumbrado a la misma no tenga problemas para obviarla y seguir el contenido didáctico sin más problemas, y a la vez, que para el estudiante que sí la domina, pueda usar esta herramienta científica para comprender mejor los conceptos expuestos.

Trabajaremos técnicas de clasificación, segmentación, predicción, jerarquización, asociación y visualización de datos, asimismo, en el documento “Anexo” trabajaremos conceptos estadísticos y algebraicos que constituyen la base matemática de todas estas técnicas.

Es generalmente aceptada la idea de asociar habilidades sintéticas y analíticas a las actividades más o menos científicas como BA; sin embargo, es igualmente importante cultivar habilidades creativas para, a veces buscar y a veces encontrar, patrones nuevos que nos permitan convertir datos en conocimiento.

A través del estudio de los distintos algoritmos, el estudiante observará la aportación creativa de distintos científicos que han contribuido muchas veces, con soluciones sencillas, brillantes y efectivas a problemas realmente complejos a priori.

Contenido (Temas)

  • Creación de modelos de datos
    • Familias de algoritmos
    • Clasificación por vecindad. K-Nearest Neighbor
    • Ganancia de información
    • Árboles de decisión
    • Redes neuronales
    • SVM Support Vector Machines
    • Clustering aglomerativo y dendrogramas
    • Clustering o clasificador
    • PCA Análisis de componentes principales
    • Asociaciones
    • Técnicas estadísticas de regresión
  • Visualización de datos
  • Anexos

Ficha Técnica

Año: 2013

Editor: UOC

Idioma: Español

Tamaño: 1.37 MB

Licencia: CC-BY-SA



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Jesús Amaro

No importa lo que fuiste ni lo que hiciste, lo que importa es quien eres y en lo que te convertirás.

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