En este curso aprenderás:
- Las prácticas que siguen las mejores empresas para basar sus decisiones en el uso de datos adecuadamente tratados.
- Los diferentes tipos de Analítica y cómo se podrían utilizar en la empresa para obtener mayor provecho de cada uno de ellos.
- El proceso para pasar de una pregunta de negocio a una pregunta analítica.
- Los términos y tecnologías disponibles como Analista de Datos.
- Cómo aplicar metodologías como DMAIC y SCRUM a la mejora de procesos y administración de proyectos de Analítica de Datos.
En este curso te hablaremos sobre temas éticos en el uso de la información y conocerás lo que están haciendo las empresas de vanguardia para impulsar a su organización.
Programa del curso Analítica de Datos para la Toma de Decisiones
- 2.1 Analítica de Datos como motor de la toma de decisiones (15:57)
- 2.2 HIPPO vs Big Data (1:49)
- 2.3 Analytics vs Business Intelligence (14:00)
- 2.4 Arquitectura de Datos para BI y Ciencia de Datos (11:25)
- 2.5 Análisis de datos, Ciencia de datos, Machine Learning, I.A y Big Data (9:05)
- 2.6 Roles en Análisis de Datos (4:16)
- 2.7 El proceso de Analítica de Datos (15:13)
- 2.8 Introducción a Tipos de Analítica de Datos (14:05)
- 2.9 Diseño de KPIs (17:00)
- 2.10 ¿Qué deben saber los líderes sobre Estrategia de Datos? (16:12)
- 2.11 Empresa Data-Driven (4:03)
- 2.12 Cómo preparar la Estrategia de Datos (3:39)
- Formato Casos de Uso de Datos
- Formato Estrategia de Datos
- Tarea 1 - Parte 1: Ética en el uso de los datos
- Tarea 1 - Parte 2 - Con IA ¿Cuán lejos es demasiado lejos?
- 4.1 Analítica Descriptiva (3:47)
- 4.2 Caso Práctico de Analítica Descriptiva (22:07)
- 4.3 Analítica Predictiva (11:46)
- 4.4 Usos de la Analítica Predictiva (5:32)
- 4.5 Analítica Prescriptiva (1:39)
- 4.6 Caso Práctico de Analítica Predictiva - Modelo de Regresión (18:04)
- 4.7 Caso Práctico de Analítica Predictiva - Predecir con Regresión (7:12)
- 4.8 Repaso Modelos de Analítica Predictiva (10:58)
- 4.9 Caso Práctico de Analítica Predictiva - Modelo de Clasificación (14:50)
- Tarea 2- Parte 1 - Sanación gracias a la AI
- Tarea 2- Parte 2 - Ciberseguridad Humanista
- 5.1 Introducción a DMAIC y Six Sigma (8:24)
- 5.2 Etapa DMAIC: Definir - Uso del Diagrama de Pareto (7:10)
- 5.3 Etapa DMAIC: Definir - Herramienta Project Charter y Objetivos SMART (6:46)
- 5.4 Etapa DMAIC: Definir - Diagrama SIPOC y Árbol CTQ (2:34)
- 5.5 Indicaciones Caso Práctico Malawis (6:29)
- 5.6 Etapa DMAIC: Medir - Caso Malawis (Parte 1) (2:45)
- 5.7 Etapa DMAIC: Medir - Caso Malawis (Parte 2) (4:28)
- 5.8 Etapa DMAIC: Medir - Caso Malawis (Parte 3) (7:39)
- 5.9 Etapa DMAIC: Medir - Caso Malawis (Parte 4) (4:52)
- 5.10 Etapa DMAIC: Analizar - Caso Malawis (Parte 1) (14:02)
- 5.11 Etapa DMAIC: Analizar - Caso Malawis (Parte 2) (6:06)
- 5.12 Etapa DMAIC: Analizar - Diagrama de Causa y Efecto (14:44)
- 5.13 Titanic: Análisis de Causa Raíz del Hundimiento (3:14)
- 5.14 Etapas DMAIC: Mejorar y Controlar (7:23)
- Tarea 3- Parte 1 - ¿Podría perder mi trabajo por la AI?
- Tarea 3- Parte 2 - AI para salvar el mundo
- 6.1 Conceptos Básicos de SCRUM (11:32)
- 6.2 El proceso de SCRUM (12:42)
- 6.3 Valores de SCRUM (4:27)
- 6.4 Revisión de términos SCRUM (4:13)
- 6.5 Caso Manejo de Proyectos SCRUM (5:14)
- 6.6 Impact Mapping Caso Malawis y User Story Mapping (13:50)
- 6.7 Diseño de Interfaz de Usuario en Proyectos de Analítica de Datos (2:55)
- 6.8 Product Backlog, Sprint Backlog y Puntos de Historia (10:19)
- 6.9 Buenas prácticas en Dashboard UI (10:06)
- 6.10 Caso de Negocio: Reglas y Supuestos (5:45)
- Tarea 4 - Cultura impulsada por datos (Data Driven Company)
Hola, mi nombre es Julio Solano
Soy ingeniero en Producción Industrial con más de 14 años de experiencia enfocada a Mejora Continua y Análisis de Datos. Actualmente curso mi Maestría en Ciencia de Datos y Business Analytics y me apasiona enseñar e impulsar el desarrollo de las empresas mediante el uso del análisis de datos.
He asesorado a muchas empresas exitosas en el pasado y actualmente soy director, instructor y consultor de Analítica de Datos en Grow Up Data Analytics. Soy certificado como Microsoft Certified Data Analyst Associate y como Microsoft Certified Azure Artificial Intelligence Engineer. Mi experiencia como usuario de negocio me ayuda a poder explicarle a mis alumnos con ejemplos sencillos y prácticos similares a los que se encontrarán en la vida real.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cuándo inicia y finaliza el curso?
¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.
¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?
¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.
¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?
¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 14 días y te daremos una devolución total de tu dinero.
¿Cómo apruebo el curso y obtengo mi certificado?
Para aprobar el curso y obtener el certificado correspondiente debes completar el 100% de los vídeos y enviar todas las prácticas realizadas durante el curso por correo electrónico, para revisar y validar que se hayan completado correctamente.
¿Qué dicen los participantes del curso?
"Hola Julio. Me pareció muy interesante el contenido de este curso. Realmente le expande a uno la visión de lo que significa la Analítica de Datos y borra el concepto limitado que uno tenía previamente. El curso está muy bien organizado y la escogencia de los videos para las tareas también va muy acorde con la temática tratada, sobre todo para ilustrar las diferentes aplicaciones del uso de de los datos en la vida real. ¡Muchas gracias por todos los detalles y orientaciones en un lenguaje sencillo de comprender!".
-Walter Brizuela
"Quiero agradecer a Julio Solano por su gran aporte y todo lo aprendido me va ayudar a buscar el camino al crecimiento de mi empresa y me apasioné mas con aprender sobre el mundo de el análisis de datos".
-Gregory Castillo.