Webinar • Big Data: Big Data • TODOS

Machine Learning para usuarios de negocio con KnimeAgéndalo en tu calendario habitual ¡en tu horario!

Ejemplo práctico: Prevención de abandono de empleados
Jueves, 23 de septiembre de 2021, de 10.00 a 11.00 hs Horario de Virginia (US)
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Webinar en español
Knime es una de las mejores herramientas libres y orientadas al usuario de negocio, amigables y abiertas del mercado de soluciones de Ciencia de Datos.
 
Permite desarrollar potentes modelos de aprendizaje automático y ciencia de datos, la integración con otras herramientas y plataformas de análisis como R, Python, H2O, Spark, etc. visualmente atractivo, fácil de aprender y usar. 
 
En el webinar, aprenderemos a desarrollar una modelo completo de prevención de abandono de empleados, revisando las funcionalidades y capacidades analíticas de esta potente, libre y amigable herramienta de Ciencia de Datos
Agenda
  • 10:00 - 11:00 hs
    Habla el experto por Julio Quiñonez, de Customer Target Consulting
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Sponsors
  • Machine Learning para usuarios de negocio con Knime



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 School
- Participante del Congreso mundial de Data& Analytics organizado por Gartner
- Speaker del I y II Foro Internacional de Marketing Relacional, Bogotá. 30/08/2017 ( www.fmr.com.co )
- Reciente experiencia como CRM-Marketing Relacional Manager, para Supermercados Wong y Metro
- Socio Consultor - Customer Target Consulting, con decenas de proyectos de CRM y customer analytics en Perú, Latinoamérica y España.
- Máster en Dirección Comercial y Marketing - Instituto de Empresa Business School (Madrid, España).
- MBA - Universidad del Pacífico (Lima, Perú),
- Ingeniero Industrial - Pontificia Universidad Católica del Perú.
- 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.
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