Diplomatura Business Analytics

Diplomatura Business Analytics - Business Intelligence - Ciencia de datos
Inicia: Marzo 2022
Inscripciones Abiertas ¡CUPOS LIMITADOS!
 EARLY BIRD hasta el 15/12/21


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 2022 - 2º COHORTE
Por consultas para nuevas ediciones o capacitaciones similares escribir a Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.



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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).
MLBI.IO Machine Learning en Power BI con R y Python