Descripción de la especialidad

Inicio 11 de octubre, 2022
Duración 6 meses
Lugar Online
Modalidad Online
Financiamiento disponible Tasa Cero y Minicuotas Credomatic. Beneficio por Convenio Empresarial
Horario Martes de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.

Este programa se plantea como la solución para todos aquellos profesionales que desean comprender las condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.

El estudiante podrá conocer las métricas que ayudan a las empresas a prosperar y cómo podemos liderar a través de los datos, para ello podrá conocer las herramientas disponibles para el uso correcto de los datos en las empresas.

Además, podrá conocer y comprender los fundamentos necesarios para la aplicación de métodos de inferencia estadística para datos numéricos y categóricos. Aprenderá a establecer y realizar pruebas de hipótesis, a interpretar los valores para informar de los resultados de su análisis de forma que sean interpretables para los clientes o el público en general.

En todo este proceso, podrá aprender a través de casos prácticos sobre el proceso y los pasos involucrados en la identificación, recopilación, importación gestión y limpieza de los datos para realizar análisis de alto valor.

 

Perfil Académico

Perfil de entrada

El Programa está dirigido a profesionales de cualquier campo o área de gestión empresarial (financiero contable, recursos humanos, ventas, marketing, etc.), ejecutivos en interesados en utilizar los datos como herramienta para la toma de decisiones en su día a día.

Perfil de salida

Al finalizar el programa, el estudiante podrá desempeñarse exitosamente como un analista de datos y un profesional con las competencias necesarias para:

  • Identificar las fuentes de datos adecuadas para la resolución de problemas
  • Distinguir y diseñar arquitecturas para la adquisición de datos
  • Realizar modelos de predicción según los datos
  • Conocer los fundamentos de la estadística y exploración de datos.
  • Conocer los conceptos avanzados de la inteligencia de negocio.
  • Establecer un pensamiento crítico fundamentado en los datos.
  • Conocer las métricas claves de los negocios
  • Utilizar las herramientas de design thinking para análisis de datos
  • Identificar las preguntas correctas para encontrar las soluciones estratégicas que serán resueltas a partir de los datos.
  • Conocer los fundamentos de los ecosistemas de datos y sus herramientas.

 

Contenido

El programa se divide en seis cursos diferentes, en dos módulos diferentes. Ver en el plan de estudios.

  • Módulo Básico
    • Curso I: Introducción en Inteligencia de Negocios
    • Curso II: Métricas para el Negocio
    • Curso III: Herramientas para el Análisis de Datos
  • Módulo Intermedio 
    • Curso IV: Fundamentos de Probabilidad y Estadística
    • Curso V: Fundamentos de Estadística Inferencial
    • Curso VI: Adquisición y Gestión de los Datos

Curriculum:Especialidad en Análisis de Datos Estratégicos

Básico - Curso I: Introducción en Inteligencia de Negocios

  • Introducción a la inteligencia de negocio
  • Almacén de datos (data warehouse) y de procesos ETL
  • Tipos de soluciones en inteligencia de negocios
  • Metodología de pensamiento de diseño (Design Thiking) para proyectos analíticos
  • Gobierno de Información

Básico - Curso III: Herramientas para el Análisis de Datos

  • Introducción a ecosistema de datos
  • Herramientas de análisis de datos comerciales
  • Herramientas de código abierto
  • Herramientas NoCode / LowCode
  • Herramientas de Big Data
  • Aplicación de caso de estudio con las algunas herramientas vistas
  • Lista de posibles herramientas ( Rapid Miner, Knime, Alteryx, R, Python, SPSS Modeler) entre otras

Intermedio - Curso V: Fundamentos de Estadística Inferencial

  • Introducción a la inferencia y significancia
  • Variabilidad del muestreo y teorema de limite central
  • Prueba de Hipótesis
  • Significancia vs nivel de confianza
  • Exactitud vs. Precisión
  • Predicciones según los datos

Básico - Curso II: Métricas para el Negocio

  • Como hacerle las preguntas correctas
  • Distinción de las métricas de ingresos, rentabilidad y riesgo
  • Distinción de las métricas tradicionales de las métricas dinámicas
  • Métricas de rentabilidad/eficiencia
  • Métricas de riesgo
  • Discusión de casos de estudio

Intermedio - Curso IV: Fundamentos de Probabilidad y Estadística

  • Introducción a la estadística descriptiva y exploración de los datos
  • Producción de datos y muestreo
  • Fundamentos de probabilidad
  • Análisis de datos categóricos
  • Regresiones
  • Intervalos de confianza

Intermedio - Curso VI: Adquisición y Gestión de los Datos

  • Identificación de fuentes de datos
  • Tipos de fuentes de datos
  • Arquitectura para una adquisición de datos
  • ¿Cómo adquirir los datos estructurados y no estructurados?
  • Herramientas para la gestión de datos
  • Proceso de ETL

Básico - Curso I: Introducción en Inteligencia de Negocios

  • Introducción a la inteligencia de negocio
  • Almacén de datos (data warehouse) y de procesos ETL
  • Tipos de soluciones en inteligencia de negocios
  • Metodología de pensamiento de diseño (Design Thiking) para proyectos analíticos
  • Gobierno de Información

Básico - Curso II: Métricas para el Negocio

  • Como hacerle las preguntas correctas
  • Distinción de las métricas de ingresos, rentabilidad y riesgo
  • Distinción de las métricas tradicionales de las métricas dinámicas
  • Métricas de rentabilidad/eficiencia
  • Métricas de riesgo
  • Discusión de casos de estudio

Básico - Curso III: Herramientas para el Análisis de Datos

  • Introducción a ecosistema de datos
  • Herramientas de análisis de datos comerciales
  • Herramientas de código abierto
  • Herramientas NoCode / LowCode
  • Herramientas de Big Data
  • Aplicación de caso de estudio con las algunas herramientas vistas
  • Lista de posibles herramientas ( Rapid Miner, Knime, Alteryx, R, Python, SPSS Modeler) entre otras

Intermedio - Curso IV: Fundamentos de Probabilidad y Estadística

  • Introducción a la estadística descriptiva y exploración de los datos
  • Producción de datos y muestreo
  • Fundamentos de probabilidad
  • Análisis de datos categóricos
  • Regresiones
  • Intervalos de confianza

Intermedio - Curso V: Fundamentos de Estadística Inferencial

  • Introducción a la inferencia y significancia
  • Variabilidad del muestreo y teorema de limite central
  • Prueba de Hipótesis
  • Significancia vs nivel de confianza
  • Exactitud vs. Precisión
  • Predicciones según los datos

Intermedio - Curso VI: Adquisición y Gestión de los Datos

  • Identificación de fuentes de datos
  • Tipos de fuentes de datos
  • Arquitectura para una adquisición de datos
  • ¿Cómo adquirir los datos estructurados y no estructurados?
  • Herramientas para la gestión de datos
  • Proceso de ETL

Profesores

Más información

Inicio del programa:

Mayo 2017

Solicite el plan de estudios, costos y financiamiento en esta área de estudio.

Más información

Inicio del programa:

Mayo 2017

Solicite el plan de estudios, costos y financiamiento en esta área de estudio.

Solicitar información

Podrá descargar información sobre el programa de su interés y un asesor lo contactará para facilitarle más detalles sobre ULEAD.

Inicie el proceso de admisión aquí

 

Suscríbase a
nuestro boletín

Suscríbase al boletín para estar
al tanto de novedades académicas

Cerrar

Idiomas

Custom Search 1

Compartir