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Curso en Analítica descriptiva y predictiva

Impartido por Zaira Adame, 
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
Inicio: 30 Mayo 2024
1 mes
5

Presentación del curso

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 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.

¿Qué aprenderás en este curso?

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.

¿Para quién es este curso?

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

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Business Case en Operaciones y procesos

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...?
Tema 2: Business Case en Finanzas

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
Tema 3: Business Case en People Analytics

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...?

Experto

Zaira Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

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