Curso de Minería de Datos
Domina la minería de datos para Inteligencia de Negocios con datos reales de retail. Limpia y perfila conjuntos de datos, construye segmentos y reglas de asociación, valida modelos y convierte insights en informes claros, KPIs y acciones que impulsan impacto empresarial medible. Este curso te equipa con técnicas prácticas para extraer valor de datos transaccionales y tomar decisiones basadas en evidencia.

de 4 a 360h carga horaria flexible
certificado válido en su país
¿Qué voy a aprender?
Este curso de minería de datos te enseña a ingerir, limpiar y transformar datos transaccionales de retail, luego extraer patrones que generan resultados medibles. Calcularás KPIs esenciales, construirás segmentos, descubrirás reglas de asociación y analizarás series temporales. Aprenderás a validar modelos, evitar sesgos y convertir hallazgos en informes claros, experimentos y recomendaciones accionables con flujos de trabajo prácticos y reproducibles.
Diferenciales de Elevify
Desarrolla habilidades
- Limpieza de datos de retail: corrige, enriquece y valida rápidamente datos transaccionales de BI.
- Análisis práctico de KPIs: calcula métricas clave de retail para decisiones rápidas en BI.
- Minería de patrones en ventas: identifica segmentos, estacionalidad y oportunidades de cross-sell.
- Validación de modelos para BI: prueba clusters, reglas y tendencias con confianza.
- Narrativa accionable en BI: convierte patrones de datos en propuestas de negocio claras.
Sumario sugerido
Antes de comenzar, podrás modificar los capítulos y la carga horaria. Elige por qué capítulo empezar. Añade o elimina capítulos. Aumenta o disminuye la carga horaria del cursoLo que dicen nuestros alumnos
Preguntas Frecuentes
¿Quién es Elevify? ¿Cómo funciona?
¿Los cursos tienen certificado?
¿Los cursos son gratuitos?
¿Cuál es la carga horaria de los cursos?
¿Cómo son los cursos?
¿Cómo funcionan los cursos?
¿Cuál es el tiempo de los cursos?
¿Cuál es el valor o precio de los cursos?
¿Qué es un curso EAD o en línea y cómo funciona?
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