Especialización en Análisis de Datos Empresariales

Especialización

Online

$ 1.395 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Especialización

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    450h

  • Duración

    6 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

Actualmente, las empresas están llevando a cabo una carrera por adaptarse hacia la transformación digital. Aquellas que tienen mayor éxito son las que realizan un tratamiento de la información de calidad, gestionando el dato y aprovechándolos de la mejor manera. En este sentido, es importante que los ingenieros informáticos desarrollen un conjunto de habilidades que les permitan lograr este cambio. En este sentido, el programa centrado en el Análisis de datos empresariales les brindará a los futuros egresados, las herramientas adecuadas para proponer planes de negocio y de fidelización basados en estudios de mercado, así como Analizar las diferentes herramientas software
para graficado y análisis exploratorio de datos.

Información importante

Documentación

  • 47especializacion-analissis-datos-empresariiales.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Analizar los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa
Š Desarrollar las bases para el conocimiento de las necesidades y aplicaciones de cada departamento
Š Generar conocimiento especializado para seleccionar la herramienta adecuada

Objetivos específicos
Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial
Š Desarrollar habilidades analíticas para tomar decisiones de calidad
Š Examinar campañas de Marketing y comunicación efectivas
Módulo 2. Representación gráfica para análisis de datos
Š Generar conocimiento especializado en representación y analítica de datos
Š Examinar los diferentes tipos de datos agrupados
Módulo 3. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos
Š Analizar las series temporales
Š Desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales

La ciencia del dato necesita de profesionales capacitados en los aspectos fundamentales de este campo. Por eso, se han establecido una serie de objetivos generales y específicos que guiaran el aprendizaje de los estudiantes en todo momento. Cumpliéndolos se garantiza que el ingeniero informático desarrolle sus máximas capacidades para tomar decisiones de calidad, examinando cada ventaja y desventaja para la organización.

Este Experto Universitario en Análisis de Datos 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 Experto Universitario emitido por TECH Universidad Tecnológica.

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

Título: Experto Universitario en Análisis de Datos Empresariales
N.º Horas Oficiales: 450 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.

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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

  • Análisis de datos
  • Informática
  • Marketing
  • Comunicación
  • Atención al cliente

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. Representación gráfica para análisis de datos

2.1. Análisis exploratorio

2.1.1. Representación para análisis de información
2.1.2. El valor de la representación gráfica
2.1.3. Nuevos paradigmas de la representación gráfica

2.2. Optimización para ciencia de datos

2.2.1. La gama cromática y el diseño
2.2.2. La Gestalt en la representación gráfica
2.2.3. Errores a evitar y consejos

2.3. Fuentes de datos básicos

2.3.1. Para representación de calidad
2.3.2. Para representación de cantidad
2.3.3. Para representación de tiempo

2.4. Fuentes de datos complejos

2.4.1. Archivos, listados y BBDD
2.4.2. Datos abiertos
2.4.3. Datos de generación continua

2.5. Tipos de gráficas

2.5.1. Representaciones básicas
2.5.2. Representación de bloques
2.5.3. Representación para análisis de dispersión
2.5.4. Representaciones circulares
2.5.5. Representaciones burbujas
2.5.6. Representaciones geográficas

2.6. Tipos de visualización

2.6.1. Comparativas y relacional
2.6.2. Distribución
2.6.3. Jerárquica

2.7. Diseño de informes con representación gráfica

2.7.1. Aplicación de gráficas en informes de Marketing
2.7.2. Aplicación de gráficas en cuadros de mando y KPI´s
2.7.3. Aplicación de gráficas en planes estratégicos
2.7.4. Otros usos: ciencia, salud, negocio

2.8. Narración gráfica

2.8.1. La narración gráfica
2.8.2. Evolución
2.8.3. Utilidad

2.9. Herramientas orientadas a visualización

2.9.1. Herramientas avanzadas
2.9.2. Software en línea
2.9.3. Open Source

2.10. Nuevas tecnologías en la visualización de datos

2.10.1. Sistemas para virtualización de la realidad
2.10.2. Sistemas para aumento y mejora de la realidad
2.10.3. Sistemas inteligentes

Módulo 3. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos

3.1. Series de tiempo

3.1.1. Series de tiempo
3.1.2. Utilidad y aplicabilidad
3.1.3. Casuística relacionada

3.2. La Serie Temporal

3.2.1. Tendencia estacionalidad de ST
3.2.2. Variaciones típicas
3.2.3. Análisis de residuos

3.3. Tipologías

3.3.1. Estacionarias
3.3.2. No estacionarias
3.3.3. Transformaciones y ajustes

3.4. Esquemas para series temporales

3.4.1. Esquema (modelo) aditivo
3.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo
3.4.3. Procedimientos para determinar el tipo de modelo

3.5. Métodos básicos de forecast

3.5.1. Media
3.5.2. Naïve
3.5.3. Naïve estacional
3.5.4. Comparación de métodos

3.6. Análisis de residuos

3.6.1. Autocorrelación
3.6.2. ACF de residuos
3.6.3. Test de correlación

3.7. Regresión en el contexto de series temporales

3.7.1. ANOVA
3.7.2. Fundamentos
3.7.3. Aplicación practica

3.8. Modelos predictivos de series temporales

3.8.1. ARIMA
3.8.2. Suavizado exponencial

3.9. Manipulación y análisis de series temporales con R

3.9.1. Preparación de los datos
3.9.2. Identificación de patrones
3.9.3. Análisis del modelo
3.9.4. Predicción

3.10. Análisis gráficos combinados con R

3.10.1. Situaciones habituales
3.10.2. Aplicación práctica para resolución de problemas sencillos
3.10.3. Aplicación práctica para resolución de problemas avanzados

Especialización en Análisis de Datos Empresariales

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