Presencial Parte 2: Machine Learning: Estrategías de Analíticas de Datos

Sesión 2 — Estrategia de datos y AutoML: decidir rápido
De la cartera de ideas al caso validado en una sola sesión. Primero se prioriza, después se pone a prueba.
 

Qué se trabaja
• Por qué fracasan los proyectos de datos, que casi nunca es por motivos tecnológicos.
• Autodiagnóstico de madurez de datos de la organización.
• Taller de inventario y priorización de casos de uso sobre una matriz de valor e implantación.
• Calidad y gobierno del dato: propiedad del dato, definición única de indicadores y por qué dos departamentos entregan cifras distintas para la misma pregunta.
• AutoML en directo sobre uno de los casos priorizados por el grupo: la herramienta propone y ordena decenas de algoritmos en minutos.
• Lectura crítica de esos resultados: por qué el modelo que gana en precisión no siempre es el que conviene elegir, y qué cuesta realmente mantenerlo.
 

Con qué te vas
Una cartera de casos de uso priorizada con criterios propios, la experiencia de haber validado uno de ellos con AutoML y una hoja de ruta a doce meses en una sola página