– Comercial “Think Different” de Apple, 1997, narrado por Steve Jobs
Desafiar el “status quo” para crecer como una organización innovadora y ejecutar soluciones digitales.
El recurso humano es lo más valioso en cualquier organización, AriaxOne presenta soluciones técnicas traducidas en mensajes simples y claros bien adaptados al usuario final.
Experiencia de mercado en estimación de variables, pronóstico e identificación de oportunidades comerciales para el negocio. He desarrollado modelos basados en series de tiempo, funciones econométricas, programación lineal, análisis estadístico y otras ciencias de decisión.
Líder proactivo con experiencia en resolución de conflictos y promoción de cambios. Siempre motivado a trabajar muy cerca del negocio con tareas desafiante donde le doy prioridad a desglosar problemas complejos en soluciones simples e innovadoras.
Profesional flexible y adaptable con experiencia multicultural después de haber trabajado en los Estados Unidos, Noruega y Venezuela desde el 2002.
Ingeniero Químico (USB - Caracas, Venezuela) con dos maestrías: La primera en Ingeniería de Sistemas – Investigación de Operaciones (USB) y la segunda en Refinación, Ingeniería y Gas –Comercio y Suministro (IFP – Paris, Francia)
¿Cuál será las ventas de decoraciones navideñas este último trimestre? ¿Cuál es la temperatura esperada para este verano? Cada organización tiene un interés especial en estimar las condiciones futuras del negocio para tomar decisiones adecuadas. Investigadores han trabajado en el campo de los pronósticos y como minimizar el riesgo de la predicción. En este entrenamiento se cubrirá las técnicas mas comunes para el pronóstico de series de tiempo.
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¿Cuáles son las variables que aumentan mis ventas? ¿Debo invertir en Facebook o en YouTube para incrementar las visitas a mi página web? Encontrar las variables independientes que correlacionan la
variable objetivo es la base del modelo en toma de decisiones basadas en datos. En este curso se mostrará como analizar datos de corte transversal y crear modelos econométricos.
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Cada proyecto de aprendizaje automático (Machine learning) inicia con la recolección de la data desde la fuente. En este curso se explora: obtener la data, organización, limpieza, manipulación, transformación, muestreo y estandarización.
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Entrenamiento práctico con python y las bibliotecas matplotlib, seaborn y/o SciPy.
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