Perfil del participante

Dirigido a gerentes medios y talentos claves que toman decisiones fundamentadas en el análisis de datos, que posean conocimientos básicos de modelos estadísticos de datos, machine learning y minería de datos. No se requieren conocimientos de codificación ni programación.

¿Qué aprenderás?

Determinar las necesidades de información en requerimientos hacia las áreas técnicas, analítica e informática con base a diversas metodologías y herramientas de vanguardia a fin de generar información de valor para la toma de decisiones basadas en datos.

Objetivos

•Comprender qué son las Analíticas, su evolución e importancia como herramientas para la toma de decisiones basadas en los datos.

•Conocer los elementos clave de un proyecto de Analítica para los Negocios, roles y componentes.

•Entender las Analíticas como el diálogo que debe existir entre el entorno estratégico orientado al Negocio y el entorno técnico orientado al manejo de los datos e información

•Comprender al “dato” como un activo de valor estratégico que debe producirse y gerenciarse.

•Conocer las diferentes etapas dentro de un Modelo de Analíticas para los Negocios y el  ciclo de vida de un proyecto de Analítica, considerando desde la preparación de los datos, su comprensión y exploración, hasta la modelización y visualización de la información.

•Identificar las posibilidades de monetización interna y externa de los datos.

•Comprender los elementos clave, dominios y la evolución de la Ciencia de Datos

•Entender la metodología de la Ciencia de Datos y de los Análisis de Datos

•Comprender el entorno integrado de los proyectos de Analíticas en la Nube, sus ventajas y beneficios relacionados con soluciones de código abierto.

•Explorar y comprender los datos. Realizar sobre ellos las transformaciones adecuadas para prepararlos de cara a las técnicas analíticas. Visualizar exploratoriamente los datos.

•Presentar datos y resultados mediante las principales herramientas de visualización para dar respuesta efectiva a los problemas de negocio de acuerdo con la audiencia, propósitos y contexto, comprendiendo la visualización como una narrativa.

•Esquematizar las principales técnicas de modelización de datos incluyendo técnicas de aprendizaje automatizado con el desarrollo de modelos en datos de entrenamiento y evaluación en sets de prueba en los que se evalúa la precisión de cada modelo.

•Comprender los diversos abordajes de Machine Learning, cuándo usarlos, cuáles son sus requerimientos y resultados esperados.

•Evaluar diferentes modelos en función de su capacidad predictiva, desempeño, rendimiento, precisión, exactitud y medidas de error.

Experiencia

Somos una escuela de gerencia, fundada en 1965, con diez años en Panamá y con más de cincuenta años de experiencia en formación de líderes, gerentes y emprendedores. Nuestra institución se distingue por ser la primera opción para quienes deseen acelerar talentos y formarse en el mundo gerencial tanto público como privado. Te invitamos a vivir la experiencia IESA: nuestra filosofía de enseñanza ofrece un proceso personalizado de aprendizaje en el que tú eres el protagonista.

Metodología de aprendizaje

El proceso de aprendizaje centrado en el participante permite desarrollar competencias a través de experiencias individuales y colaborativas, tanto en las aulas como en inmersión en los contextos organizacionales y sociales.

La experiencia de nuestros profesores

Los profesores del IESA son invitados a colaborar en docencia e investigación en las más prestigiosas escuelas del mundo, así como son invitados a dictar cursos y talleres en escuelas latinoamericanas aliadas.