Curso en Analítica descriptiva y predictiva
Aplica analítica avanzada para predecir tendencias y mejorar tus resultados
Porque aprender no debería esperar. Ni tu futuro tampoco.
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Sabadell
Este Curso en Analítica descriptiva y predictiva te permitirá comprender los diferentes usos de la analítica avanzada en el mundo empresarial gracias al estudio de una serie de casos prácticos en diferentes sectores: Operaciones y procesos, Finanzas y People Analytics. De esta manera pondrás en práctica tu capacidad investigativa y el razonamiento analítico para poder diseñar tus propias estrategias para la mejora de resultados en las diferentes actividades del itinerario.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este curso forma parte del
Máster en Análisis de Datos y Toma de Decisiones Estratégicas
.
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Máster en Análisis de Datos y Toma de Decisiones Estratégicas
A quién va dirigido
El Curso en Analítica descriptiva y predictiva proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
Qué aprenderás
Al finalizar el Curso en Analítica descriptiva y predictiva serás perfectamente capaz de:
- Saber aplicar la capacidad investigativa y el razonamiento analítico basado en datos en diferentes sectores empresariales y contextos: Gestión logística y de distribución, Finanzas, Marketing, y RRHH entre otros.
- Saber aplicar trabajos de analítica de datos para plantear y diseñar estrategias de mejora de resultados en ámbitos como la Logística, el Marketing o la gestión de RRHH.
Plan de estudios
Resumen
En esta clase trataremos las grandes diferencias entre la analítica descriptiva y predictiva. Veremos los principales usos en proyectos y empresas en la actualidad.
Nos detendremos a explorar casos reales de aplicación en ámbitos como la logística, el transporte y la distribución. Y abordaremos un caso práctico para entender paso a paso cómo la analítica avanzada resuelve un problema real en este sector.
Objetivos
- Familiarizarse con la aplicación de la analítica descriptiva y la analítica predictiva a la gestión de procesos, en concreto, en el ámbito de la logística, transporte y distribución, a través del estudio en detalle de varios casos de uso y la realización de un caso práctico completo.
- Saber aplicar la capacidad investigativa, la analítica descriptiva y la analítica predictiva a problemas reales del sector, empezando a familiarizarse con el proceso de analítica de datos al realizar el sprint asociado a esta clase.
- Saber explorar en los datos, estableciendo asociaciones y creando hipótesis de partida para plantear futuras soluciones y estrategias de mejora en la gestión de procesos, en ámbitos como la logística, el transporte y distribución. Para afianzar conocimientos se repasa un caso práctico de analítica completo sobre predicción de accidentes de tráfico.
Temario
- Introducción
- Índice de contenidos
- Analítica descriptiva
- Introducción a la analítica descriptiva
- Ejemplos familiares, uso y pasos de un proceso de analítica descriptiva
- Ejemplos reales
- Analítica predictiva
- Introducción a la analítica predictiva
- Ejemplos reales - Parte I
- Ejemplos reales - Parte II
- Retos de la analítica avanzada en los sectores de logística, transportes y distribución
- Optimización y principales retos en logística y transporte
- Casos de estudio de analítica avanzada
- Sectores de logística, transportes y distribución
- El gran Amazon: ¿Has oído hablar del concepto “almacenaje caótico”?
- Caso práctico: Predicción Accidentes de Tráfico en Madrid
- Parte I
- Parte II
- Cierre
- ¿Sabías qué...?
Resumen
En esta clase veremos las principales aplicaciones de analítica avanzada en el mundo de las finanzas y cuáles son las grandes preguntas de negocio que el análisis de datos puede responder. Nos detendremos en profundidad a explorar cómo la analítica de datos está impactando en el sector financiero, cuáles son las prácticas más habituales de analítica en Banca, y cómo el control de los datos está llevando a desarrollar tendencias innovadoras en este sector.
Objetivos
- Familiarizarse con la aplicación de la analítica descriptiva y la analítica predictiva a las Finanzas. Para ello se abordan diferentes casos reales en sectores como la Banca, el mercado de las inversiones o los Seguros.
- Saber aplicar la capacidad investigativa, la analítica descriptiva y la analítica predictiva, así como el razonamiento analítico a problemas reales del sector o a la mejora de retos concretos en el campo de las Finanzas de una compañía gracias a los recursos, vídeos, entrevistas, etc, facilitados en el itinerario.
- Saber explorar en los datos, estableciendo asociaciones y creando hipótesis de partida en procesos analíticos así como plantear soluciones y estrategias de mejora de resultados en problemas dentro del ámbito financiero. Para afianzar conocimientos se repasa un caso de uso sobre gestión del riesgo y un caso práctico de analítica completo sobre predicción en el mercado Forex.
Temario
- Introducción
- Índice de contenidos
- Big Data y Finanzas
- Cómo repercute el Big Data en el mundo de las finanzas
- Grandes preguntas de negocio en el área de finanzas
- Analítica descriptiva y predictiva
- Analítica descriptiva y predictiva en el sector financiero
- Gestión del riesgo y ejemplo ACI de Medellín
- Analítica descriptiva y predictiva en banca
- Caso Detección de fraude
- Analitica avanzada en Marketing: El Big Data redefine el Marketing Digital
- El Big Data redefine el Marketing Digital
- Caso práctico
- Modelos predictivos en el mercado FOREX
Resumen
En esta clase vamos a estudiar en profundidad la realidad del Big Data en el campo de los RRHH para entender cómo esta tecnología se puede utilizar para mejorar la gestión de personas y las prácticas asociadas a los recursos humanos de cualquier compañía. El recorrido planteado permite entender cómo la analítica avanzada, y el Big Data en general, permiten entre otras cuestiones, mejorar en la búsqueda y contratación de personal efectivo de acuerdo con las políticas de la empresa, mejorar las condiciones de trabajo de la plantilla, personalizar la formación de cada empleado/a y averiguar si las oportunidades de desarrollo que se ofrecen están siendo aprovechadas, o tener una previsión respecto de los niveles de rotación en la empresa.
Objetivos
- Familiarizarse con la aplicación de la analítica descriptiva y la analítica predictiva a la gestión de personas, y en concreto de una compañía, centrándonos en el enfoque del People Analytics.
- Saber aplicar la capacidad investigativa, la analítica descriptiva y la analítica predictiva, así como el razonamiento analítico a problemas reales del sector o a la mejora de retos concretos en el campo de la gestión de personas y los RRHH de una compañía gracias a los recursos, vídeos, entrevistas, etc, facilitados en el itinerario.
- Saber explorar en los datos, estableciendo asociaciones y creando hipótesis de partida para plantear futuras soluciones y estrategias de mejora en la gestión de personas y de los RRHH. Para afianzar conocimientos se repasa un caso de uso de analítica completo sobre predicción de fuga de talento y un caso práctico basado en datos abiertos en el contexto de las universidades españolas.
Temario
- Introducción
- Índice de contenidos
- Big Data y Recursos Humanos
- La llegada del Big Data a los RRHH
- Usos habituales del Analítica Descriptiva y Predictiva en los RRHH
- Caso de estudio: predicción de fuga
- People Analytics
- Introducción
- ¿Qué es el People Analytics?
- Antecedentes People Analytics
- Aplicación de People Analytics a la Gestión de personas
- ¿Cómo hacer People Analytics?
- Introducción
- Tipos de People Analytics y fuentes de datos internas y externas
- Herramientas en People Analytics y Perfil profesional
- Implantar una cultura People Analytics. Casos de Estudio
- Implantar una cultura People Analytics
- Caso práctico: Universidades y titulaciones. Datos abiertos
- Parte I
- Parte II
- Cierre
- ¿Sabías qué...?
Objetivo del proyecto:
El objetivo es aplicar los conocimientos adquiridos en el módulo, y por supuesto en el máster, y ponerse en la piel de un/a profesional de la analítica de datos que se enfrenta a un nuevo proyecto desde 0.
Opiniones del Curso en Analítica descriptiva y predictiva
Orlando Hernández Jiménez
Consultant, Data Scientist and Trainer in BI, ECM, BigData, ML & Blockchain
Todos los objetivos claros en combinación con dedicación y esfuerzo, darán un extraordinario y satisfactorio resultado. Así que a seguir con los siguientes objetivos #iebs.
Arantxa Martínez Capitán
Técnico BPO en Integra HCM
En el Postgrado en Business Intelligence & BD he trabajado con herramientas como Alteryx, RapidMiner, MySQL y Microsoft Power BI. Con ellas he ido encajando piezas hasta crear el puzle completo mediante el desarrollo de casos prácticos reales.
Juan Manuel Hernández Espinosa
Senior Petroleum Economist & Data Scientist
¡He disfrutado mucho este viaje! Un logro más, ahora es el momento de aplicar todos los aprendizajes y aprovecharlos en todos los aspectos profesionales!, Gracias IEBS Business School.
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
Resumen
del Curso en Analítica descriptiva y predictiva
Duración
1 mes
Inicio
4 Junio
Modalidad
Online e ininterrumpido
Precio
485€
510 U$S
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Incluye
Diploma IEBS y bolsa de empleo
Valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
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