INSTITUTO DE FORMACION EMPRESARIAL DE LA CAMARA OFICIAL DE COMERCIO E INDUSTRIA DE MADRID

El análisis de datos es clave para el Resultado de Aprendizaje **'Gestionar los procesos de tesorería'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para analizar series temporales de flujos de caja y crear modelos predictivos que anticipen necesidades de liquidez. \n\nPara el Resultado de Aprendizaje **'Analizar la viabilidad de proyectos de inversión'**, el alumno puede usar modelos de 'machine learning' para evaluar el riesgo crediticio de clientes o predecir la probabilidad de éxito de una inversión basándose en datos históricos.

Gestionar ciclo contable-fiscal, elaborar balances, generar reportes auditoría, cumplimiento normativo.

El análisis de datos es el núcleo del Resultado de Aprendizaje **'Obtener, analizar y organizar la información en la investigación de mercados'**. El alumno aprende a usar herramientas como Python para procesar grandes volúmenes de datos de ventas y comportamiento de usuarios. \n\nEsto permite al alumno alcanzar el Resultado de Aprendizaje **'Definir estrategias y políticas de marketing'**, creando 'modelos de segmentación' que agrupan a los clientes por su probabilidad de compra, o 'sistemas de recomendación' para la venta cruzada.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje **'Desarrollar modelos de inteligencia artificial'** se logra usando Python y librerías como TensorFlow y PyTorch. \n\nEl alumno aprende a aplicar estos modelos a problemas audiovisuales: usar 'visión por computador' para el Resultado de Aprendizaje **'Realizar rotoscopia y 'tracking' automático'**; usar 'redes generativas' (GANs) para crear 'deepfakes' éticos o 'upscaling' de imagen; y usar 'procesamiento de lenguaje natural' para subtitular automáticamente.

Este curso es el epicentro de esta tecnología. El Resultado de Aprendizaje **'Aplicar técnicas de 'machine learning''** se logra usando Python y librerías como Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. \n\nEl alumno aprende a entrenar modelos, lo que es clave para el Resultado de Aprendizaje **'Desarrollar soluciones de 'deep learning'** (redes neuronales) para visión por computador o procesamiento de lenguaje natural. El Resultado de Aprendizaje **'Gestionar sistemas de 'big data'** se cubre al aprender a usar herramientas para procesar volúmenes masivos de información.

Análisis exploratorio con notebooks interactivos, documentación reproducible y comunicación de insights técnicos.