Seminario: Utilizar la modelización predictiva para mejorar la toma de decisiones

La modelización predictiva se está haciendo cada vez más popular gracias a su interés en áreas relacionadas, como el machine learning, la inteligencia artificial y el big data. La modelización predictiva ofrece una forma más sencilla de crear un modelo de las relaciones que existen en nuestros datos, con el objetivo de mejorar la comprensión sobre cómo funcionan los productos y procesos. Para una aplicación correcta de la modelización predictiva en problemas científicos y de ingeniería, es necesaria una superposición de conocimientos en la materia para garantizar la integridad de nuestros datos y hallazgos.

Por ello, JMP (SAS Institute) organiza el seminario web Utilizar la modelización predictiva para mejorar la toma de decisiones. En él podrá descubrir:

• Cómo la modelización predictiva ahorra tiempo cuando necesita una mejor comprensión de un producto o de un proceso para poder tomar buenas decisiones.
• Por qué los métodos de modelización predictiva (machine learning, IA y big data) necesitan de conocimiento sobre la materia para garantizar el éxito.
• Cómo se puede incrementar el impacto del esfuerzo al integrar la modelización predictiva con el conocimiento que tenga en su materia.

El ponente de ese webinar es Hadley Myers, ingeniero de sistemas de JMP. Con más de 10 años de experiencia combinada en investigación y fabricación de fotovoltaicas, Myers ha trabajado con anterioridad en Smit Thermal Solutions y HelioVolt, y ha formado parte del consejo asesor de OnPeak Power.

Más información e inscripciones al webinar: Utilizar la modelización predictiva para mejorar la toma de decisiones.