- FACULTAD: Facultad de Estadística
- DURACIÓN (Horas): 36
- FECHA DE INICIO: 10/11/2021
- HORARIO: 6:00 - 10:00 pm
- SEDE: PRESENCIAL MEDIADA POR TIC. Encuentros sincrónicos por Zoom
- VALOR DEL PROGRAMA: Internos $300.000 - Externos $400.000
- DIRIGIDO A: Profesionales de cualquier área del conocimiento
- REQUISITOS DE INGRESO: Profesional en cualquier disciplina
DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA
Es evidente la magnitud de la importancia de la analítica de datos, para la toma de decisiones estratégicas, pero el abordaje de esta se ha venido desarrollando fundamentalmente en lo técnico lo cual es evidentemente importante, pero en la actualidad se necesita crear estrategias analíticas y no solo ser un elemento de esta.
En este curso se espera que el estudiante adquiera habilidades para el diagnóstico e implementación de una estrategia basada en analítica de datos, abordando dimensiones humanas, técnicas y tecnológicas de las organizaciones, donde podrá forjar conceptos en cuento:
1. Comprender el concepto de analítica de datos y su relevancia en las organizaciones.
2. Conocer casos de éxito de implementación de estrategias de analítica de datos.
3. Identificar cómo los diferentes niveles de madurez en analítica de datos pueden contribuir a mejorar la competitividad de una organización.
4. Aplicar herramientas para diagnosticar la competitividad analítica de una organización y desarrollar un road map para que la organización se convierta en una organización Data Driven.
5. Identificar los recursos organizacionales, tecnológicos y humanos necesarios para alcanzar los distintos niveles de madurez analítica.
6. Reconocer aspectos básicos de gobernabilidad de datos y la estructuración de equipos de analítica.
OBJETIVOS O PROPÓSITOS FORMATIVOS DEL PROGRAMA
1. Entendimiento del Problema de Negocio: La capacidad de comprender un problema comercial y determinar si el problema se puede resolver mediante una solución analítica.
2. Contexto del Problema de Análisis: La capacidad de reformular un problema empresarial en un problema de análisis con una posible solución de análisis.
3. Manejo de la data: La capacidad de trabajar eficazmente con datos para ayudar a identificar relaciones potenciales que conducirán al refinamiento del problema empresarial y analítico.
4. Selección de la metodología: La capacidad de identificar y seleccionar enfoques apropiados para resolver el problema empresarial.
5. Construcción y Desarrollo del modelo: La capacidad de identificar y construir estructuras de modelos efectivas para ayudar a resolver el problema empresarial.
6. Despliegue: La capacidad de implementar el modelo seleccionado para ayudar a resolver el problema comercial.
7. Gestión del ciclo de vida del modelo: La capacidad de administrar el ciclo de vida del modelo para evaluar los beneficios comerciales del modelo a lo largo del tiempo.
METODOLOGÍA
El curso se realizará de forma teórico-práctica, con ello se pretende generar el estímulo a la participación de los estudiantes de la discusión de los diferentes temas; se plantean estudio de situaciones en las cuales mediante trabajo colaborativo el estudiante debe llegar a soluciones en cada caso, y con lo cual se facilita un enfoque problematizador que permita al estudiante abordar los conceptos de forma muy aplicada.
Las horas presenciales de la asignatura designadas para esta materia, es de ocho (36) horas de conexión remota a través de Zoom. Todos los encuentros se realizarán de forma sincrónica donde se tendrá interacción permanente entre el docente y los estudiantes, habrá intercambio de conocimiento en tiempo real. Se requiere un número igual de horas de trabajo independiente para lograr alcanzar de manera satisfactoria los objetivos del curso.
CONTENIDO PROGRAMÁTICO
Módulo I: Conceptos Iniciales
Conceptos de Analítica en los negocios
Competitividad apalancada en la inteligencia analítica
Analítica aplicada en procesos internos y externos
Desarrollo de capacidades analíticas para forjar una organización Data Driven
Módulo II: Arquitectura, Ingeniería y Gobierno de Datos
Conceptos de Arquitectura de Datos (Esquemas OnPremise, Cloud e Híbridos)
Etapas de Ingeniería de datos
Gobierno de datos y Calidad de Datos
Módulo III: Etapas de una Estrategia Analítica
Entendimiento del problema
Data Agility
Desarrollo y Pilotaje
Valoración Financiera
Deployment
Offboarding
