Certificación Principios de Business Analytics

En esta unidad abordaremos conceptos básicos para comprender la toma de decisiones basada en datos e información, y el contexto en el que se enmarca la gestión de la Analítica para los Negocios.

• La naturaleza de los Datos, la Información y el Conocimiento.
• La toma de decisiones basada en datos, modelo DIKAR.
• Ciencia de datos.
• Analítica.
• Machine Learning o Aprendizaje de Máquinas.
• Inteligencia Artificial.
• Niveles de sofisticación de la analítica.
• Modelos de analítica.

En esta unidad exploraremos los diferentes niveles de sofisticación de la analítica y dentro de estos las preguntas de negocio o problemas de negocio que pueden solucionarse con cada uno de los enfoques. Realizaremos un recorrido por los diferentes niveles de sofisticación de la analítica (Descriptiva, Diagnóstica, Predictiva, Prescriptiva y Autónoma), mientras que nos introducimos en casos de negocio que se solucionan con modelos de analítica y su evaluación.

• Analítica de Clientes.
• Analítica para Mercadeo y Producto.
• Analítica Financiera.
• Analítica de Riesgos.
• Analítica para Operaciones y Cadena de Suministro.
• Preguntas de Negocio.

En esta unidad abordaremos los conceptos, estructuras y procesos que son necesarios en las organizaciones para que sea posible el aprovechamiento de los datos. Recorreremos el concepto de Gobierno de Datos, su importancia, y sus componentes principales, así como metodologías de trabajo para hacer analítica en la organización (CRISP-DM), y un modelo de madurez analítica para organizaciones.

CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Madurez analítica y su evolución. Gobierno de Datos.