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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/redes-neuronales-aplicadas-a-la-inteligencia-de-negocios/
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## 课程总结：将神经网络应用于商业智能 本课程“将神经网络应用于商业智能”旨在教授学员如何利用 R 语言的 `neuralnet` 程序包构建预测模型。课程特别适合有兴趣成为商业智能分析师或需要基于数据做出更好决策的管理人员。 **课程亮点：** * **实践导向：** 包含 R 语言代码、Excel 文件、真实案例数据以及全面的评估。 * **深入学习：** 不仅教授 R 编程，还涵盖神经网络理论、信用评分模型、数据预处理、基于效用函数的临界点估算、结果分析以及模型比较。 * **真实案例：** 以汽车经销商财务部门经理的身份，完成一个信用评分模型构建的实践任务。 * **零基础友好：** 包含 R 语言入门部分，无编程基础要求，适合大学生和对数据科学、机器学习感兴趣但编程经验较少的专业人士。 学完本课程，您将掌握构建和应用神经网络进行预测建模的能力，从而提升您的商业洞察力和数据驱动决策能力。
*** Incluye el código de R utilizados en los videos ***Bienvenidos al curso Redes Neuronales aplicadas a la Inteligencia de Negocios. Al finalizar este curso, podrás elaborar modelos predictivos a partir de redes neuronales utilizando el paquete neuralnet de R. Estos nuevos conocimientos te resultarán útiles si estás interesado en hacer carrera como analista de inteligencia de negocios o para obtener insights que te permitan tomar mejores decisiones con base a datos si estas en posiciones gerenciales y directivas.Este es un curso muy completo que incluye videos, lecturas sugeridas, evaluaciones, archivos de Excel y códigos de R. El curso está basado en un caso de enseñanza con datos reales y tiene un enfoque 100% práctico. Nos pondremos en los zapatos del gerente de la división financiera de un concesionario de automóviles, y deberemos elaborar un modelo de calificación crediticia. A diferencia de otros cursos, este va más allá de ser simplemente un curso de programación en R ya que aborda tanto el marco teórico de las redes neuronales y los modelos de calificación crediticia, la limpieza previa de los datos, la estimación del punto de corte con base a una función de utilidad, el análisis de los resultados y la comparación entre modelos.Diseñé este curso para estudiantes universitarios y profesionales interesados en la ciencia de datos y machine learning pero que por su formación tienen muy poca experiencia en lenguajes de programación. Este es un curso abierto para todos que incluye una sección introductoria a R, por lo que no tiene prerrequisitos.Te invito a que veas la clase modelo y te inscribas. ¡Espero verte pronto!
