Conocimiento a nivel principiante del lenguaje R

Comprender qué es la Analítica de Negocio, estudiando sus herramientas principales y su aplicación a diferentes estudios de caso.

1. Introducción y Análisis Predictivo. a. Un modelo de proceso para la Minería de Datos - CRISP-DM. b. Herramientas de Modelado Predictivo. 2. Visualización avanzada de datos y Data Wrangling. 3. Métodos de clasificación en Business Analytics. 4. Minería de textos para Business Analytics. 5. Análisis de redes sociales. 6. Casos prácticos reales: análisis de la cesta de la compra, modelos de respuesta en marketing directo, predicción de impagos de préstamos bancarios, análisis de opiniones de clientes y de cartas de los directores a los accionistas, etc.

METODOLOGÍAS DOCENTES -Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo - Elaboración de trabajos e informes de manera individual USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL - Se permite el uso de herramientas de IA tipo Chat GPT en el área de programación. Chat GPT funciona en este caso como un buscador avanzado de contenidos, de modo que facilita y acelera el proceso de familiarizarse con las herramientas de programación del curso.