El Curso de Data Science para gestionar tu negocio te proporcionará un análisis de lo que necesita una organización para convertirse en una organización data science. Más allá de contar con inteligencia de datos o con un equipo de científicos de datos de primer nivel, los denominados unicorn data scientists, el primer paso consistirá en establecer una cultura orientada a los datos, efectiva y fuertemente arraigada en la empresa.
El Curso de Data Science muestra hasta qué punto la orientación a los datos implica instaurar una serie de procesos que requieren una aceptación genuina por parte de toda la empresa, desde analistas y gestores, hasta el personal de alta dirección. Además, conocerás las aplicaciones empresariales de los sistemas de información que proporcionan análisis con más visión de futuro, tales como los modelos predictivos que optimizan el gasto o el reabastecimiento de la cadena de suministro (o supply chain) así como también los que minimizan la rotación de clientes.
Dichos modelos implican dar respuesta a las preguntas “por qué” (o, más ampliamente, las conocidas como “preguntas con w” por las palabras inglesas who, what, when, why, y where, en español “quién, qué, cuándo, por qué y dónde”), formular recomendaciones y predicciones y exponer el historial de hallazgos.
Al finalizar el curso, habrás aprendido técnicas para convertir una empresa en una compañía data science y contarán con los procesos y la cultura adecuadas para incrementar o impulsar decisiones empresariales críticas.
El curso es apto para mandos intermedios y superiores de organizaciones de diferentes sectores: desde empresas relacionadas con la tecnología, la energía o el marketing hasta ONG y administraciones públicas.
Los alumnos deberán tener conocimientos dentro de su ámbito empresarial, cierta experiencia de tipo práctico y nociones básicas tanto de estadística como de software estadístico.
Al finalizar el curso, serás capaz de dar respuesta a las siguientes preguntas:
El curso consiste en conferencias, sesiones magistrales y actividades prácticas. El objetivo es proporcionar al alumno oportunidades frecuentes de llevar a cabo ejercicios en clase y “experimentos de pensamiento”.
1. Transformación digital
a. El reto y sus riesgos
b. Las diferentes lentes de transformación
c. El rol de las tecnologías emergentes
d. Enfoques por sector
2. ¿Qué queremos decir con data driven?
a. Recolección de datos
b. Acceso a datos
c. Calidad de los datos
d. Informar y advertir
e. De “informar y advertir” al análisis
f. La cadena de valor. analytics value chain
g. La madurez de los datos: analytics maturity
3. Toma de decisiones
a. ¿Cómo se toman las decisiones?
b. ¿Qué hace difícil la toma de decisiones?
c. Alineación organizacional y de información
d. Soluciones
4. Cultura data driven corporativa
a. Aprender broad data: broad data literacy
b. Cultura orientada a metas: goals first culture
c. Cultura inquisitiva, cultura que hace preguntas
d. Cultura iterativa, cultura del aprendizaje
e. Cultura anti HiPPO
f. Creación de cambio cultural
g. El rol del Chief Data Officer
5. La ciencia de los datos: data science y gestión empresarial
a. Lograr la ventaja competitiva con data science
b. Mantener la ventaja competitiva con data science
c. Atraer e incentivar a científicos de datos y a sus equipos
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