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.