Data blending para el Machine Learning con Knime - 21 de septiembre de 2022 - TecnoWebinars.comWebinar • Big Data: Big Data • TODOS
Data blending para el Machine Learning con KnimeAgéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!
Miércoles, 21 de septiembre de 2022, de 10.00 a 11.00 hs Horario de Ohio (US)
Webinar en español
Knime es una completa herramienta de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, es "libre" y permite conectarse a potentes bases de datos, big data, digitales y a través de sus funciones de tratamientos de bases de datos, sin código generar nuevas bases de datos sintetizadas, preparar nuevas variables para el desarrollo de modelos de machine learning.
Que veremos?:
- Conexión con diversas fuentes de datos e integrarlos a traves de joins, sumarizar tablas
- Crear nuevas variables y generar diversas transformaciones para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático: valores missing, tratamiento de valores atípicos, normalización de variables, aplicación de funciones, particiones, funciones diversas para la creación de nuevas variables.
- Realizaremos un modelo de segmentación RFM en minutos y todo.... "sin código"
Agenda
-
10:00 - 11:00 hsHabla el experto por Julio Quiñonez, de Customer Target Consulting
| ¿Le gustaría hacer webinars o eventos online con nosotros?
|
Sponsors
Ponentes de este webinar
Director de Proyectos Big Data CRM & Business Analytics Consulting - España y Latinoamérica en Customer Target Consulting
- Profesor a tiempo parcial, Analytics for Business, Instituto de Empresa Business Schooln- Participante del Congreso mundial de Data& Analytics organizado por Gartnern- Speaker del I y II Foro Internacional de Marketing Relacional, Bogotá. 30/08/2017 ( www.fmr.com.co )n- Reciente experiencia como CRM-Marketing Relacional Manager, para Supermercados Wong y Metron- Socio Consultor - Customer Target Consulting, con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.n- Máster en Dirección Comercial y Marketing - Instituto de Empresa Business School (Madrid, España).n- MBA - Universidad del Pacífico (Lima, Perú),n- Ingeniero Industrial - Pontificia Universidad Católica del Perú.n- Entrenamiento en herramientas de mineria de datos, SAS Miner e IBM SPSS Modeler , Qlik View en diversos paises de Europa. Mas de 8 años utilizando estas herramientas.