Diplomado en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales

TECH

Diplomado

Online

$ 775 IVA inc.

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    300h

  • Duración

    12 Semanas

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Tener conocimientos sobre Data Science es un aspecto altamente valorado en el entorno empresarial, ya que ayuda a predecir el éxito de un producto o a mejorar el proceso departamental de la organización. Al realizar un proceso de transformación digital, las industrias están obligadas a contar con ingenieros informáticos con habilidades directivas para establecer un sistema que permita utilizar los datos para mejorar. Con este programa se analizarán las necesidades dentro de cada departamento para identificar aquellas áreas de mejorar con el uso de la Ciencia del Dato. De esta forma, se convierte en un programa completo para los futuros egresados que aspiran a un cargo gerencial.

Información importante

Documentación

  • 152diplomado-data-science-areas-sectores-empresariales--.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos
-Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad  
-Examinar campañas de marketing y comunicación efectivas  
-Determinar la Creación de cuadros de mando y KPI´s en función del departamento  
-Generar conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos  
-Proponer planes de negocio y de fidelización basados en estudios de mercado

Con este programa, los ingenieros informáticos podrán conocer los beneficios de la aplicación de técnicas de análisis de datos en cada departamento de una empresa. Lo anterior, significa que no solo se pondrán a pruebas los conocimientos científicos del
alumno, sino también directivos, pudiendo elegir aquella estrategia que mejor se adapte a las necesidades de su equipo.

Este Curso Universitario en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal con acuse de recibo su correspondiente título de Curso Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Curso Universitario, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Curso Universitario en Data Science en Áreas y Sectores Empresariales
N.º Horas Oficiales: 300 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Marketing
  • Negocios
  • Industria 4.0
  • Sector sanitario
  • Servicios financieros

Profesores

Arturo Peralta Martín-Palomino

Arturo Peralta Martín-Palomino

Profesor

Temario

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial

1.1. Análisis de negocio

1.1.1. Análisis de negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI´s por departamentos
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR.HH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI´s a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de marketing y Data Warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en marketing
1.3.4. Plan de marketing y comunicación
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial
1.4.2. Necesidades del departamento de ventas
1.4.3. Estudios de mercado

1.5. Atención al cliente

1.5.1. Fidelización
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RR.HH y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH

1.9. Producción

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios

1.10. IT

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Aplicación práctica de la Ciencia de Datos en sectores de actividad empresarial

2.1. Sector sanitario

2.1.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector sanitario
2.1.2. Oportunidades y desafíos

2.2. Riesgos y tendencias en sector sanitario

2.2.1. Uso en el sector sanitario
2.2.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.3. Servicios financieros

2.3.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector de los servicios financiero
2.3.2. Uso en los servicios financieros
2.3.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.4. Retail

2.4.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en el sector del retail
2.4.2. Uso en el Retail
2.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.5. Industria 4.0

2.5.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Industria 4.0
2.5.2. Uso en la Industria 4.0

2.6. Riesgos y tendencias en Industria 4.0

2.6.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.7. Administración Pública

2.7.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Administración Pública
2.7.2. Uso en la Administración Pública
2.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.8. Educación

2.8.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la Educación
2.8.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.9. Silvicultura y agricultura

2.9.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la silvicultura y agricultura
2.9.2. Uso en silvicultura y agricultura
2.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

2.10. Recursos humanos

2.10.1. Implicaciones de la IA y la analítica de datos en la gestión de Recursos Humanos
2.10.2. Aplicaciones prácticas en el mundo empresarial
2.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA

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