Descripción

El mercado laboral requiere profesionales capaces de transformar datos en información clave y de alto impacto que permita a las empresas fundamentar sus decisiones estratégicas y generar ventajas competitivas en base a sus hallazgos.

Por eso, USIL Onlife te presenta el Título Experto de Data Science para la Toma de Decisiones con contenido de IBM Academic Initiative que te capacitará para diseñar y liderar proyectos de análisis de datos, utilizando técnicas de Machine Learning e IA. Además, aprenderás a realizar interpretaciones óptimas y a comunicar efectivamente insights de negocio que generen un impacto positivo en la empresa. De esa forma, podrás ir impulsando el enfoque data driven en la organización.

Al finalizar, te convertirás en un Data Scientist y estarás listo para presentar métricas de negocio fundamentales para los procesos de toma de decisiones.

Inicio
marzo 1, 2022
Duración
10 Semamas
Modalidad
Live Online
Precio
$ 650 (USD)
Certificado
Data Science para la Toma de Decisiones
Dedicación
54 On / 20 Off

Objetivos

Este Título Experto te prepara para extraer insights accionables de grandes cantidades de datos y convertir a las áreas de negocio en consumidores activos de información.

Al finalizar el programa podrás:

1.

Identificar y reconocer las fuentes de datos que componen el activo de las empresas y que sostienen la toma de decisiones.

2.

Diseñar y alinear proyectos data driven con el negocio.

3.

Identificar los roles y perfiles adecuados para el desarrollo de proyectos data driven.

4.

Realizar interpretaciones óptimas y comunicar efectivamente insights de negocio.

Dirigido a

Nuestro Título Experto está diseñado para los profesionales interesados en dar el siguiente paso y ser parte de la revolución data driven:

 

  • Profesionales con roles de liderazgo en áreas de Negocio, Marketing, Comercial, Ventas o Finanzas en el sector público y/o privado

Profesi‎onales con motivación de conocer el impacto de la ciencia de datos en los negocios y la toma de decisiones.

  • Profesionales con experiencia en Inteligencia de Negocios, TI, Data y Analytics

Profesionales con motivación de liderar proyectos analíticos generando un gran impacto en las organizaciones.

  • Investigadores y personal científico

Profesionales vinculados a la tarea de proveer datos ciertos para la toma de decisiones en el mundo corporativo.

 

*Este programa no tiene requisitos previos, pero es recomendable tener conocimientos de data management y/o estadística.

Docente

  • Geanfranco Palomino

    Experto en Ciencia de Datos y Analítica

    Actualmente es Head of Data Science & Analytics en Yanbal International y cuenta con más de 5 años de experiencia generando valor en las organizaciones a través del despliegue de soluciones data driven.

    Es Máster en Data Management e Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona, Máster en Economía con mención en Finanzas por la UNMSM e Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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    Geanfranco Palomino

    Experto en Ciencia de Datos y Analítica

    Actualmente es Head of Data Science & Analytics en Yanbal International y cuenta con más de 5 años de experiencia generando valor en las organizaciones a través del despliegue de soluciones data driven.

    Es Máster en Data Management e Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona, Máster en Economía con mención en Finanzas por la UNMSM e Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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  • Junior Valentín Llanos

    Data Scientist, experto en estadística y machine learning

    Cuenta con experiencia en el desarrollo y despliegue de proyectos analíticos en los sectores de banca, venta directa, retail, seguros y telecomunicaciones. 

    Máster en Data Management & Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona, Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería y ganador de competencias locales e internacionales de análisis de datos.

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    Junior Valentín Llanos

    Data Scientist, experto en estadística y machine learning

    Cuenta con experiencia en el desarrollo y despliegue de proyectos analíticos en los sectores de banca, venta directa, retail, seguros y telecomunicaciones. 

    Máster en Data Management & Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona, Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería y ganador de competencias locales e internacionales de análisis de datos.

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  • Sherly Tarazona Tocto

    Data Scientist, experta en lenguaje de programación R

    Cuenta con experiencia en el análisis de datos a través de técnicas estadísticas y de machine learning. Con conocimientos en el proceso de construcción, validación, seguimiento y auditoría de modelos en el área de riesgos del sector bancario; así como, en el análisis de datos de ventas y marketing en el rubro de venta directa.

    Especialista en Business Intelligence & Business Analytics y Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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    Sherly Tarazona Tocto

    Data Scientist, experta en lenguaje de programación R

    Cuenta con experiencia en el análisis de datos a través de técnicas estadísticas y de machine learning. Con conocimientos en el proceso de construcción, validación, seguimiento y auditoría de modelos en el área de riesgos del sector bancario; así como, en el análisis de datos de ventas y marketing en el rubro de venta directa.

    Especialista en Business Intelligence & Business Analytics y Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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  • Julio Bernal Fernández

    Data Scientist, experto en datos y programación

    Cuenta con más de 5 años de experiencia implementando soluciones analíticas en áreas de Inteligencia de Negocios, Big Data y Analytics en los sectores de seguros, finanzas y banca generando valor a través de la analítica de datos con foco en mejorar KPIs de negocio.

    Máster en Data Management & Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona y Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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    Julio Bernal Fernández

    Data Scientist, experto en datos y programación

    Cuenta con más de 5 años de experiencia implementando soluciones analíticas en áreas de Inteligencia de Negocios, Big Data y Analytics en los sectores de seguros, finanzas y banca generando valor a través de la analítica de datos con foco en mejorar KPIs de negocio.

    Máster en Data Management & Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona y Bachiller de Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería.

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Certificado

Los participantes que completen el programa con éxito obtendrán un certificado emitido por USIL Onlife.

Metodología

Live Online

Live Online es la metodología didáctica que centra la experiencia de aprendizaje en las sesiones en directo, impartidas en los distintos webinars. Los contenidos se complementan con lecturas y otros contenidos que se podrán encontrar en el campus virtual.

Los programas Live Online se caracterizan por un elevado contenido práctico, que se refleja en talleres y casos discutidos en clase y que llevan a los alumnos a finalizar el programa con la capacidad de aplicar lo aprendido en su entorno profesional.

Descubre las tres claves de la metodología Live Online:

Contenido del Programa

UNIDAD 1

Gobierno y gestión de datos

Obtendrás una visión 360° acerca de las áreas de conocimiento de la gestión de datos.

  • Roles y funciones data driven.
  • Evolución del valor de los datos.
  • Metodologías de proyectos analíticos
  • Servicios de IBM

UNIDAD 2:

Fundamentos de base de datos y programación    

Conocerás cómo realizar la integración y diseño del ecosistema de datos. Además, descubrirás diversos lenguajes de programación y herramientas de análisis de datos.

  •  Datos estructurados y no estructurados.
  • Herramientas y tecnologías más utilizadas.
  • Elementos de un lenguaje de programación.
  • Manipulación y exploración de datos.

UNIDAD 3

Estadística para toma de decisiones

Aprenderás sobre los conceptos y medidas indispensables que te ayudarán a poder calcular e interpretar los datos para ir generando un reporte con los primeros hallazgos.

  • Origen, definición y ramas de la estadística.
  • Tipos de datos.
  • Pensamiento estadístico.
  • Gráficos estadísticos para variables cuantitativas y cualitativas.
  • Análisis Exploratorio

UNIDAD 4

Data wrangling

Identificarás datos relevantes para limpiarlos, transformarlos y prepararlos para su aprovechamiento y análisis.

  • Evaluar la calidad de los datos.
  • Relaciones entre variables y descubrimiento de patrones.
  • Análisis y detección de outliers.
  • Limpieza y formateo de datos.
  • Creación de variables de negocio.

UNIDAD 5

Visualización de datos

Diseñarás herramientas de visualización para exponer los insights encontrados y comunicar los principales hallazgos exploratorios.

  • Creación e interpretación de tablas y gráficos.
  • Recursos de gráficos univariados y multivariados.
  • Gráficas básicas y avanzadas según el tipo de variable.
  • Desarrollar preguntas a partir de visualizaciones.

UNIDAD 6

Modelos analíticos para ciencia de datos

Conocerás la metodología, los fundamentos y recursos disponibles para la aplicación de modelos analíticos, además de entender su ciclo de vida.

  • Tipos de análisis de datos: modelos descriptivos, diagnósticos y predictivos.
  • Evaluación e interpretación de resultados.
  • Data de entrenamiento y validación.
  • Balanceo de Datos.
  • Aplicaciones y casos de uso

UNIDAD 7

Machine Learning & IA

Aplicarás los principales algoritmos que te ayudarán a profundizar en el aprendizaje teniendo en cuenta la interpretación y entendimiento de las técnicas utilizadas.

  • Definición e importancia.
  • Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
  • Principales Algoritmos de Clasificación y Regresión.
  • Comparación de Algoritmos. Analítica de Textos. ¿Cuándo no aplicar ML?
  • Retos de ML y AI

UNIDAD 8

Data storytelling y presentación de resultados

Construirás una narrativa de datos alrededor de los resultados encontrados para comunicar efectivamente y generar un impacto positivo en las organizaciones.

  • Capturar la atención ordenando la historia detrás de los datos.
  • Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de decisiones. Diferencias entre storytelling y «mostrar resultados».
  • Implementación de Modelos Analíticos.

TRABAJO FINAL: Durante las semanas de clase desarrollarás un proyecto analítico que irás construyendo tras cada unidad de aprendizaje. Al finalizar el programa, tendrás que presentarlo de manera efectiva y poner a prueba todo lo aprendido. Es decir, interpretar y comunicar tus hallazgos frente a un jurado calificador.   

*El contenido de este índice es referencial.

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