
Esta Diplomatura fue creada con la intención de ayudarte a incorporar los principales conocimientos, habilidades y herramientas que se requieren y utilizan en esta disciplina en todo el mundo. Nuestro objetivo principal es enseñarte de una manera práctica todos los contenidos y acompañarte de manera personalizada durante el proceso de aprendizaje.
Al finalizar la Diplomatura vas a dominar los conceptos y herramientas de manejo de datos (SQL), análisis estadístico (R), Business Intelligence (Power BI) y Ciencia de datos (Python) para PODER TRABAJAR con DATOS.
La metodología de trabajo es a través de clases teórico-prácticas, por Google Meet y nuestro campus interactivo. Cada módulo tiene su trabajo práctico evaluativo así cómo también un trabajo práctico integrador al finalizar para que logres armar tu portafolio de proyectos. Además contamos con Workshops para trabajar y practicar en un espacio más distendido y un canal de Slack donde además de responder tus consultas también nos conocemos entre todos y compartimos cosas interesantes.
La Diplomatura te va a enseñar cada uno de los temas del programa hasta un nivel intermedio-avanzado, y comenzaremos desde 0 para poder crear un conocimiento sólido. También nos propusimos aplicar los datos a los negocios, por lo tanto, todos los ejercicios y ejemplos son aplicados a todo tipo de negocios y procesos organizacionales.
Al finalizar la Diplomatura vas a poder:
- Conectarte, extraer y transformar datos de múltiples orígenes de datos
- Aplicar técnicas estadísticas a tus datos y analizar la información rigurosamente
- Desarrollar soluciones profesionales de Business Intelligence
- Llevar a cabo proyectos de Machine Learning
- Aplicar todo lo aprendido en una organización
Por formar parte de la Diplomatura accedes a:
- Amplio MATERIAL de estudio a tu disposición
- CLASES MAGISTRALES con especialistas de las principales empresas del mundo
- Ofertas laborales de empresas de análisis de datos
INICIA MARZO 2023 - 3º COHORTE
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- Contenidos
- Días y horarios
- Requisitos
- Destinatarios
- Certificación
- Sponsors
- Comentarios de Alumnos
- Trabajos alumnos
Contenidos
- Módulo 1: Introducción.
- Módulo 2: Gestionar con Datos.
- Gestión organizacional
- Gestión con datos
- Implementación de proyectos
- Módulo 3: Extracción, Transformación y Carga de Datos – Datawarehouse.
- Datos
- Diseño del proceso de Extracción transformación y carga de datos
- Diseño de Data Warehouse
- Modelado de datos
- SQL
- Módulo 4: Análisis Estadístico.
- Estadística descriptiva
- Estadística predictiva
- Inferencia estadística
- Series de tiempo
- Módulo 5: Business Intelligence.
- Desarrollo y gestión de Proyectos
- ETL con Power BI
- Modelado con Power BI
- Medidas DAX con Power BI
- Creación de Dashboards con Power BI
- Módulo 6: Introducción a la Ciencia de Datos
- Ciencia de datos como activo estratégico
- Pensamiento analítico de datos
- Proceso de extracción de conocimiento CRISP-DM
- Módulo 7: Introducción a Python.
- Introducción a Python
- Pandas
- Numpy
- MatPlotLib
- Plotly
- Módulo 8: Machine Learning
- Importancia y aplicaciones de negocio
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Scikit Learn y Pycaret
- Ajuste, Evaluación e Interpretación del Modelo
- Módulo 9: Machine Learning - Algoritmos de Clasificación.
- Comprendiendo los algoritmos de clasificación
- Ingeniería de variables
- Comparación, creación y optimización de modelos
- Módulo 10: Machine Learning - Algoritmos de Regresión.
- Comprendiendo los algoritmos de regresión
- Ingeniería de variables
- Comparación, creación y optimización de modelos
- Módulo 11: Machine Learning - Algoritmos de Agrupación.
- Comprendiendo los algoritmos de agrupación
- Ingeniería de variables
- Comparación, creación y optimización de modelos
- Módulo 12: Machine Learning - Algoritmos de Detección de anomalías.
- Comprendiendo los algoritmos de Detección de anomalías
- Ingeniería de variables
- Comparación, creación y optimización de modelos
- Módulo Nº 13: Reglas de Asociación y Modelos Lineales
- Comprendiendo las reglas de asociación y modelos lineales
- Generar recomendaciones
- Optimizar decisiones
- Trabajo Final
Mirá nuestro programa en más detalle
Días y Horarios
Cursado online y sincrónico: miércoles de 18 a 21 hs y sábados de 9 a 12 hs.
Campus virtual con material de consulta teórico y práctico.
Total horas de clase: 200 horas
Total esfuerzo estimado extra clase: 140 horas
Total: 340 horas
Requisitos
En cuanto a conocimientos es deseable que se tenga conocimientos de Estadística, no avanzados. En cuanto a Excel, se utilizará en un solo módulo, es deseable que se tenga conocimientos medios de la herramienta (caso contrario se les proveerá material para nivelar).
En cuanto a equipo de computación, es necesaria una computadora con sistema operativo Windows, esta computadora debe tener 4gb de RAM como mínimo (recomendable 8gb de RAM). Además, se recomienda procesadores Intel I5 o I7 o similares. En el caso de contar con una computadora con sistema operativo Mac Os, se puede remplazar Power BI por Tableau y se debe instalar Excel.
Destinatarios
Alumnos y egresados de carreras de ciencias económicas y afines; personas que desarrollen su actividad dentro de empresas; emprendedores y quienes deseen desarrollar análisis de datos y ciencia de datos orientadas exclusivamente a negocios, con el enfoque de la economía de los datos.
Certificación
- Aprobación (cumpliendo con el 70% de asistencia y aprobando trabajos prácticos y examen final): “DIPLOMADO EN BUSINESS ANALITYCS”
- Asistencia (cumpliendo con el 70% de asistencia).
La verdad se valora y mucho la capacidad de resumen para hacerlo simple y llano, con una visión practica para poder aplicarlo en los negocios y no tanto a nivel matemático académico, donde tendrías que dedicar 2 a 3 años de Algebra – Análisis Matemático, es lo que rescato.
En lo personal me llego a pasar de decir ¿Por cuál comienzo primero?, como hago? Intentar iniciar desde cero de forma independiente es complejo, porque la cantidad de términos y módulos o submódulos que se generan alrededor de la Ciencia de Datos, suele ser confuso, tener que unirlos todos de forma particular por cuenta propia. La Diplo te ayuda como introducción para tener un road map de que es cada cosa o como se integran términos como Machine Learning - Inteligencia Artificial - Big Data - Business Intelligence - Data Science.
La verdad que la Diplo me dio esa facilidad que buscaba, para entrar en tema sobre la carrera de Ciencia de Datos y tener una base y descubrir que me gusta y también tener herramientas para seguir investigando y desarrollándome más y más.
Para rescatar Muy buen trabajo de los profes y me gusta la filosofía que aplican para llevar a tierra todos estos conceptos, desde un punto aplicable a los negocios.
Es un buen punto de partida para la inserción en el mundo de la Ciencia de Datos.
Esta Diplomatura es una muy buena puerta de entrada al Análisis de Datos, ya que se da una buena base desde donde encarar los temas centrales para alguna futura especialización.
Mi experiencia fue muy buena y muy motivadora, sobre todo por lo que se mostró en las Master Class y además por las oportunidades laborales que fueron surgiendo para todos los alumnos. En mi opinión este programa tiene un gran contenido comprimido en un tiempo de cursado y estudio razonable.