Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la UAM realiza conversatorio sobre Machine Learning

La Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad Americana, UAM, organizó un conservatorio sobre Machine Learning para la Analítica de Negocios; los expertos a cargo fueron el máster Pedro Tinoco y máster Carlos Flores, moderado por el máster Noel Gavarrete.

Durante el conversatorio, los ponentes explicaron las ventajas que proporciona el Machine Learning y la Analítica de Negocios para predecir, impulsar la eficiencia, captar y retener a los clientes mediante el modelado de resultados probables y estrategias de pivoteo basadas en predicciones e inteligencia artificial.

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A través de este programa académico, los profesionales egresados en Machine Learning, tendrán las habilidades de realizar análisis de datos que automaticen la construcción de modelos analíticos, podrán identificar patrones de comportamientos de los datos y dicha información será utilizada por las empresas para la toma de decisiones acertadas.

Promoción de programa académico

Esta actividad forma parte del proceso de promoción de la Maestría en Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos que impulsa la facultad de ingeniería y arquitectura.

Dicho programa ofrece un enfoque único y riguroso que prepara a los estudiantes para ser líderes en sus organizaciones al impulsar el desempeño organizacional en todas las áreas funcionales.

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El programa de estudios está dirigido a todos los profesionales formados como: ingenieros en Sistemas de Información, en computación, en estadística e industrial, licenciados en economía, marketing y finanzas, se debe de contar con título otorgado por universidades nacionales o extranjeras para su inscripción.

La forma de culminación de la maestría, es mediante el diseño de un proyecto, donde se integra las competencias alcanzadas a lo largo del ciclo formativo. Proceso que se desarrolla desde el primer módulo, bajo el asesoramiento de docentes expertos que organizan la ruta formativa para que se alcance el cumplimiento del plan de estudio.