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1.0 1.0 0.0 1.35 GB

Este repositorio es la piedra angular de un curso de consultoría especializada y proporciona análisis práctico de datos y recursos de planificación estratégica. Incluye un conjunto completo de cuadernos Jupyter y conjuntos de datos CSV para aplicaciones del mundo real en evaluación de riesgos, marketing, ventas, recursos humanos, operaciones, etc.

Jupyter Notebook 100.00%
business-strategy machine-learning

casosindustrialesaplicados's Introduction

Casos de Negocio Resueltos con Machine Learning

Este repositorio contiene una serie de notebooks Jupyter que demuestran la aplicación de técnicas de Machine Learning para resolver diferentes casos de negocio en varios departamentos de una empresa.

Estructura del Repositorio

Cada notebook está dedicado a un departamento específico y detalla el proceso de análisis de datos, aplicación de algoritmos de Machine Learning y interpretación de resultados para resolver problemas únicos de negocio.

  • 01.- Departamento de Riesgos.ipynb: Análisis de riesgos y predicción de créditos.
  • 02.- Departamento de Marketing.ipynb: Segmentación de clientes y optimización de campañas.
  • 03.- Departamento de Ventas.ipynb: Pronósticos de ventas y análisis de tendencias de mercado.
  • 04.- Departamento de RRHH.ipynb: Predicción de rotación de personal y análisis de sentimiento.
  • 05.- Departamento de Operaciones.ipynb: Optimización de la cadena de suministro y gestión de inventarios.
  • 06.- Departamento de Relaciones Públicas.ipynb: Análisis de la percepción de marca y gestión de la reputación.

Cómo Usar Este Repositorio

Para utilizar estos notebooks, es recomendable seguir estos pasos:

  1. Clonar el repositorio en su máquina local usando git clone.
  2. Instalar las dependencias necesarias enumeradas en requirements.txt.
  3. Abrir los notebooks en Jupyter Lab o Jupyter Notebook.

Se recomienda revisar cada notebook en el orden proporcionado, ya que pueden existir dependencias de datos o modelos entre los casos.

Contacto

Si tienes alguna pregunta, no dudes en abrir un issue o contactar directamente a través de [email protected].


Lalo Lozas

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