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Topics in business analytics: una aproximación desde casos prácticos

Este curso, de una semana de duración, proporcionará conceptos, técnicas y herramientas que permitan analizar y mejorar el modelado en temas de gestión de precios, riesgo, modelos de recomendación y predicción, utilizando el poder de los datos. Se darán ejemplos de proyectos que generan valor para las empresas, optimizando las decisiones bajo incertidumbre.

Programa

El curso está dividido en 5 jornadas. Cada jornada estará dirigida por uno de los profesores del programa y tendrá una temática como eje. Todos los días habrá 3 descansos para café de 15 minutos y una hora y media para la comida. 

LUNES

17 DE JUNIO

MARTES

18 DE JUNIO

MIÉRCOLES

19 DE JUNIO

JUEVES 20

DE JUNIO

VIERNES 21

DE JUNIO

Stella Salvatierra

Profesora UNIVERSIDAD DE NAVARRA

Pedro Mendi

Profesor UNIVERSIDAD DE NAVARRA

Ignacio Vasallo & Pedro Mendi

SIMON-KUTCHER & PARTNERS & UNAV

Manuel Vega

Head of Research and Non-Financial Risks Models SANTANDER ANALYTICS

Matías Avila

Data Scientist BBVA DATA & ANALYTICS

Introducción a “R”

Analytics en Gestión y Optimización de Precios

Analytics en Gestión y Optimización de Precios

Analytics en Modelos de Riesgo

Modelos de Recomendación y Predicción

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INFORMACIÓN

Fecha Del 17 al 21 de junio

Lugar Edificio Alumni, Universidad de Navarra. Calle Marquesado de Santa Marta, 3. Madrid

Derechos de inscripción 1.500€ (incluye todo el material) + cafés y comidas. Cada estudiante deberá traer su propio ordenador portátil.

Descuento Alumni 10% Profesores y alumnos UNAV 20%

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CONTACTO

Teléfono +34 948 425 600 Ext. 802436

Email Gabriel Lucas glucas@unav.es

Web www.unav.edu/econom/

Dirección Campus Universitario 31009 Pamplona, Navarra T. 948 425 600

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?

Este programa se dirige a toda persona interesada en ahondar la aplicación práctica del Big Data en la empresa: profesionales, estudiantes avanzados de grado o con postgrados en Economía, Empresa, Ingeniería, Matemáticas y Física. Para sacar el máximo provecho a esta formación es necesario tener conocimientos básicos de cálculo y estadística.

METODOLOGÍA

El diseño del curso es altamente interactivo y dinámico, con la participación de profesores de la Universidad de Navarra y profesionales del sector. El curso utiliza una combinación de métodos de enseñanza incluyendo también actividades en grupo.