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Analítica de Datos para la Toma de Decisiones
Introducción al Curso
1.1 Introducción y Bienvenida al curso (4:14)
1.2 Sobre tu instructor y el programa del curso (2:25)
Introducción a la Analítica de Datos
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?
Introducción a la Transformación Digital
3.1 Definición y ejemplos de Transformación Digital (11:35)
3.2 Retos y oportunidades de la Transformación Digital (4:49)
3.3 Análisis de casos de Transformación Digital (9:17)
Tipos de Analítica de Datos
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
Metodología DMAIC para la Analítica de Datos
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
Metodología SCRUM para Proyectos de Análisis de Datos
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)
Cierre del curso y próximos pasos
Fin del curso (2:04)
Tarea 1 - Parte 2 - Con IA ¿Cuán lejos es demasiado lejos?
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