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Desarrollando Inteligencia Territorial

FORMATO ONLINE

Hoy en día, no sólo contamos con mayor disponibilidad de datos espaciales, sino que también existen las herramientas para explotar el potencial productivo de los mismos. El uso intensivo de éstos nos puede permitir tomar mejores decisiones estratégicas. ¿Cómo nos preparamos para incorporar datos para apoyar la gestión interna de nuestras organizaciones y mantenernos competitivos?

Hay muchas preguntas prácticas que pueden ser informadas y apoyadas por procesos computacionales basados en data. ¿Dónde debiese localizar mi firma? ¿Cuánto vale una propiedad? Estos son algunos ejemplos del tipo de preguntas que los alumnos serán capaces de responder utilizando los contenidos del programa.

Este programa busca introducir a los estudiantes al uso de data y técnicas de machine learning para generar predicciones, y cómo incorporar este proceso estratégico en la gestión interna de las empresas. En particular, nos enfocaremos en geo-data, es decir, data referente a ciudades, la que tiene una componente de geo referenciación asociada.

El programa mostrará fuentes de información disponibles para Chile, cómo desplegar estos datos en mapas, y finalmente, cómo utilizar la naturaleza de esta información para generar predicciones, y así apoyar la toma de decisiones.

Fechas clave

ADMISIÓN TEMPRANA

8

julio 2022

INICIO PROGRAMA

26

julio 2022

Duración del programa

  • Duración Total: 16 horas
  • Horario: De 8:30 a 10:00 hrs. (Jueves 18 y 25 de agosto de 8:30 a 10:30 hrs.)

Programa de estudios

Programa

Introducción a la programación utilizando R

Busca desarrollar las capacidades básicas que permitan a los alumnos sentirse cómodos en el ambiente R.

 

Manejo y estructura de data geo-espacial

Aborda cuál es la estructura de data necesaria para poder predecir dentro de las empresas. Revisa fuentes públicas de datos, cómo estructurar las bases, y cómo desplegar la información obtenida en mapas.

Modelos predictivos

Revisa diversos modelos predictivos, y cómo ocupar nuestra data para entrenar estos modelos para resolver problemas concretos. En base a métodos los participantes serán capaces de incorporar a su análisis la metodología que ellos deseen sin un mayor costo para ellos.

 

Evaluar efectividad de modelos predictivos

Métodos para evaluar cuándo un modelo funciona correctamente y cuándo no. Cuáles son los factores a analizar antes de incorporar estos modelos en la toma de decisión de las empresas, y ver cómo diversas herramientas cumplen roles complementarios entre ellas.

Aplicaciones

Prepara a los participantes a desarrollar un Modelo de Valorización Automática (AVMs) de propiedades, utilizando data geo-referenciada. Trabaja con datos reales para la ciudad de Santiago.

DESCUBRE SI ESTE PROGRAMA ES PARA TI

¿A QUIÉN ESTA DIRIGIDO?

Todo profesional que quiera introducirse en utilizar data geo-localizada para apoyar procesos de análisis y toma de decisiones, tanto de inversión inmobiliaria como de manejo de activos inmobiliarios. Todos aquellos que trabajan en organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos, y desean hacer un uso intensivo de éstos. En particular a personas que trabajan en el mundo de desarrollos inmobiliarios, fondos de inversión, inversionistas, analistas inmobiliarios y tasadores.

Este programa resulta particularmente atractivo para profesionales jóvenes, que están acostumbrados a trabajar con grandes volúmenes de datos, tanto desde start-ups tecnológicas, como de empresas consolidadas, y que están haciendo importantes esfuerzos por incorporar nuevas tecnologías en sus procesos productivos.

 

¿CUÁLES SON SUS BENEFICIOS?

- Desarrollar desde cero habilidades en programación en R
- Revisión teórica y práctica del manejo de bases de datos espaciales
- Desarrollo de capacidades para proyectar datos en mapas
- Desarrollo teórico y práctico de herramientas predictivas en machine learning
- Análisis conceptual de cómo incorporar estos conocimientos a la gestión interna y estratégica de las empresas en ámbitos inmobiliarios

 

¿CUÁL ES LA METODOLOGÍA?

Enfocado en transmitir los conocimientos específicos que permitan a los participantes implementar en sus empresas modelos predictivos de machine learning, además de entregar los conceptos teóricos que permitan un uso crítico de dichos modelos.

El programa combina lecturas, tareas prácticas y trabajos en equipo. Busca que los alumnos puedan desarrollar una tarea final que sea una aplicación concreta de estas herramientas.

Académicos

Académicos

Valores y financiamiento

Financiamiento

Valor del programa

UF 25

POR PARTICIPANTE

Descuentos

Admisión temprana

15% (*)

Información general

  • (*) Descuento válido con inscripción realizada hasta fecha indicada por la pronta inscripción, con pago efectuado antes de la fecha de inicio del programa.
  • Consulta por tarifas grupales.
  • Nota: Los descuentos no son acumulables.
  • La realización del programa dependerá de un mínimo de inscritos definidos por el ESE Business School. En caso de no realizarse, se devolverá la totalidad de los montos pagados.

 

Políticas de cobranza por abandono del programa

  • El alumno que se inscribe a un programa debe dejar el pago efectuado antes de la fecha de inicio del programa.
  • El alumno que desiste de participar con al menos 1 semana de anticipación del inicio del programa, se le hará devolución de lo ya cancelado. Para esto deberá enviar un email a la persona con la cual fue coordinada la inscripción, informando su desistimiento.
  • El alumno que desiste al programa y avisa durante la semana previa al inicio de éste, no se le hará devolución de lo ya cancelado, pero quedará abonado el monto para otro programa impartido por el ESE.
  • El alumno que no viene al programa y no avisa, no se le hará devolución de lo ya cancelado.

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Teléfono: (56) 22618 2246

Teléfono: (56) 22618 1059

Email: ese@uandes.cl