$448,00
18h30 a 21h30 (martes a viernes)
8h00 a 13h00 (Sábado)
Hora Ecuador, Colombia, Perú Bolivia 1 hora + tarde
32 horas
Capacitación On line en Vivo
precios no incluyen iva
Grandes y conocidas empresas como Indurama, Marcimex, Serviandina, Telconet, Fybeca, Claro,
Grupo Graiman, por nombrar algunas, han encontrado en los datos, una verdadera oportunidad
para tomar mejores decisiones comerciales, perfeccionar su funcionamiento y expandirse.
¿Te gustaría aprovechar los datos al igual que las grandes empresas?
¿Quisieras estar un paso delante de tu competencia?
¡Este es el momento de aprovechar toda esa información!
Si no tomas HOY medidas inteligentes para ser más competitivo en el mercado y no aprovechas
todas las oportunidades que tienes para expandirte es muy probable que la pases mal en el futuro.
Gerentes interesados en analisis de datos, desde sus funamentos, hasta
predicciones. Gerentes de proyectos de análisis, arquitectos de datos,
gerentes de proyectos; analistas de negocio (Business analysts), todo
aquel que quiera ser capaz de proporcionar previsiones para la empresa;
gerentes que necesitan nuevas herramientas para visualizar las
probabilidades a futuro del negocio.
temario parte I
Análisis de datos, fundamentos y principios
• Qué es el análisis de datos.
• Científico de datos vs analista de negocios..
• ¿Cual es el proceso del análisis de datos?
• ¿En qué se fundamenta el análisis de datos?
• ¿Cómo armar un equipo para el análisis
de datos?
• Creando una cultura de análisis de datos.
• Gobernanza para el análisis de datos
• ¿Qué es un modelo?
• Tipos de los modelos.
• Identificando problemas.
• Modelando datos.
• Implementación de soluciones.
• Elementos principales de la arquitectura.
datos.
• Procesos.
• Tecnología.
• El propósito del análisis de datos.
• Análisis de datos descriptivos.
• Análisis de datos para diagnóstico.
• Análisis de datos para descubrimiento.
• Análisis de datos predictivo.
• Análisis de datos prescriptivo.
temario parte II
Estrategias de negocio con análisis predictivo
• El análisis predictivo desde casos de estudio.
• Qué es la ciencia de datos y el análisis predictivo.
• Cómo seleccionar un equipo.
• Cómo elaborar un proyecto de ciencia de datos.
• Fundamentos del análisis predictivo.
• Entendiendo el negocio.
• Entendiendo y preparando datos.
• Modelos.
• Técnicas.
• Algoritmos de minería de datos.
• Casos de uso del mundo real.
• Evaluación.
• Despliegue.
• Trabajando con la percepción humana.
• Por qué visualizamos datos.
• La visualización como ayuda cognitiva.
• Seis reglas para la visualización de datos
• Cómo generar estrategias con análisis predictivo.
• Implicaciones sociales y éticas.
• Las personas y la analítica predictiva.
• Hoja de ruta para el análisis predictivo.
• Factores de éxito para la analítica predictiva.
Resumen y test del módulo
temario parte II
Impacto del análisis visual en negocios
• ¿Qué es el análisis visual?
• Puntos fuertes y débiles en el sistema
visual humano.
• La Comunicación y los datos.
• Componentes de la visualización de datos
• Trabajo con procesos cognitivos y perceptivos.
• Funciones de la visualización de datos.
• Preparación para el análisis.
• La visualización con propósito.
• Elección de cuadros y gráficos.
• Comprender mejor sus datos.
• Análisis de series de tiempo.
• Comparación de categorías y medidas. Mapeo.
• Consideraciones para un diseño de impacto
• Ajustes para una visualización eficaz.
• Análisis visual de datos.
• Cuadros de mando (dashboards)
• Infografías
• Data Storytelling.
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