DIPLOMADO DE ANÁLISIS DE DATOS

El Diplomado en Análisis de Datos Empresariales, primera formación en Business Analytics en nuestro país, aplica una metodología que responde a la necesidad de formación práctica aplicada para los profesionales que actualmente trabajan en las áreas de análisis de datos o quienes deseen integrarse a éstas.

Las técnicas de Data Analytics han demostrado que es posible analizar los datos almacenados, con el fin de descubrir información valiosa para la gestión operativa y estratégica del negocio. Resulta clave entender y realizar la extracción automática de información, explotar grandes bases de datos, realizar análisis estadísticos, obtener patrones y concebir sistemas inteligentes que generen un mejor entendimiento para el soporte a las decisiones. El dominio de estas nuevas tecnologías y la gestión del conocimiento de los Procesos de Negocio basado en la explotación de datos es un gran desafío, al que habrá que responder con mayor formación. Actualmente, el área de Analytics, en franca expansión, cobra protagonismo en el escenario global y en las organizaciones.

Objetivo

Los egresados serán capaces de extraer la información guardada en bases de datos relacionales, crear indicadores para su posterior comunicación a través de tableros de control y reportes y aplicarle a los datos extraídos, técnicas de análisis descriptivo dinámico o predictivo para poder producir conocimiento que será utilizado para la toma de decisiones empresariales que repercutan directamente sobre la rentabilidad del negocio.

Dirigido a:

Dirigida a los profesionales que se desempeñan en Departamentos de Marketing, Comercial o Riesgo. El diploma es de interés para Contadores, Economistas, Licenciados en Estadística, Licenciados en Administración, Profesionales en el área de Informática, Sociólogos, entre otros. En general toda persona que esté interesada en el análisis de datos como forma de incorporar valor en una organización.

¿Qué aporta este diplomado?

· Comprender las formas más efectivas de utilizar estratégicamente los grandes volúmenes de datos que almacenan las organizaciones.
· Dominar los principios básicos de los métodos computacionales para el modelado de datos, la metodología, los principios y las técnicas de Data Analytics.
· Adquirir los conocimientos específicos en el área de análisis de datos utilizando herramientas apropiadas.
· Asumir la responsabilidad de liderar las actividades de análisis de datos en una organización.

Temario

Introducción al BI
Se verán conceptos básicos de Business Intelligence de manera de poder evaluar la situación de una empresa en términos de acceso y uso de la información. La construcción de indicadores es una práctica indispensable para la posterior creación de tableros de control.

SQL para análisis de datos
Se pretende que el estudiante sepa la estructura y organización de la información en una empresa, la definición de una base de datos relacional y la escritura de queries analíticos utilizando el software específico (MS SQL).

Power BI0
El alumno será capaz de diseñar gráficos, tablas, KPI’s e incluso mapas que permitirán visualizar la información de manera tal que facilite el descubrimiento de características, patrones y particularidades de diferentes áreas de la empresa (comercial, marketing, RR.HH., operaciones, entre otros).

Calidad de datos
En este módulo, se realizará un análisis de las buenas prácticas y la importancia de los diferentes niveles de calidad en una organización. Emplearemos Open Refine con el fin de detectar incoherencias en los datos almacenados en la empresa y así transformarlos para su posterior análisis.

Machine Learning
Se trata de un curso de analítica avanzada en el cual se aprenderá a utilizar algoritmos, mediante técnicas de Machine Learning. Se trabajará con Modelos de Segmentación, Clasificación y Modelos econométricos como la Regresión Lineal y Modelos para Variable Dependiente Binaria empleando el software Microsoft Azure ML Studio. El alumno logrará comprender la lógica detrás de los algoritmos utilizados y podrá incorporar a su sistema de conocimiento la información necesaria para diseñar, entrenar, evaluar y validar los algoritmos contenidos en el programa del curso.

Metodología

Para este curso se comprenden 130 horas organizadas en 65 clases virtuales (en vivo) de 2 horas cada una e impartidas por medio de una plataforma, mediante la presentación del contenido teórico de manera intuitiva, con ejemplos vinculados directamente a la realidad, para luego pasar a trabajar con casos prácticos sobre el software específico del curso, en forma similar a un curso presencial. Se requiere contar con computadora, conexión a Internet, audio y cámara web.

Materiales

Incluye material en formato digital, disponible en la plataforma institucional.

Aprobación y certificación

Se debe obtener una calificación superior o igual al 70%, y se exige el 80% de asistencia a clase.
Diploma de aprobación (en caso de que corresponda).

FECHA

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