Lidera la revolución de los datos

Introducir al alumno a este ecosistema digital para comprender cómo funcionan los negocios, cuál es el comportamiento de los consumidores y qué tendencias están liderando en esta era.

Desarrollar entendimiento sobre las organizaciones.
Que el alumno sea capaz de comprender las reglas del juego en distintas empresas data driven, y cómo esto influye en su desarrollo de negocio.

Dar a conocer los paradigmas, principios, soluciones y herramientas para el Gobierno y Calidad del Dato.

El análisis de decisiones es un método explícito, cuantitativo y prescriptivo que, ante un problema de decisión concreto, permite estimar cuál es la mejor alternativa entre las diversas opciones planteadas.

Conocer los diferentes tipos de proyectos basados en datos, entender el Ciclo de Vida de los proyectos basados en datos, conocer los diferentes roles existentes relacionados con los datos y comprender cómo es la estructura de equipos de proyectos basados en datos.

Que el alumno comprenda elementos básicos de marketing y ventas. Desarrollar habilidades para la toma de decisiones en marketing, identificando los modelos conceptuales adecuados a cada situación.

Identificar las capacidades operacionales necesarias que permitan definir y caracterizar los procesos de negocios centrales y establecer claramente los objetivos y procesos.

Que el alumno obtenga una perspectiva sobre los problemas legales y éticos que surgen a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación hasta el almacenamiento, procesamiento, análisis y uso.

Dominar las herramientas de análisis en las decisiones financieras en cuanto a la determinación de los riesgos y rendimientos de activos de capital. Aplicación de estos rendimientos esperados a la valuación de inversiones y la conformación de un portafolio.

Conocer los principales conceptos estadísticos y entender cómo nos pueden ayudar a analizar los datos, generar hipótesis y formular conclusiones.

Conocer e implementar las herramientas que permitan utilizar las técnicas de análisis de datos correctas sin olvidar la importancia de asegurar la calidad de la información.

Familiarizarse con los principios de la percepción y codificación visual de información cuantitativa. Aprender a usar estos principios para evaluar una visualización efectiva. Explorar qué factores aportan a que una representación gráfica de datos sea exitosa. Dominar un espectro amplio de recursos para la representación visual de datos, modelos y algoritmos. Explorar las bibliotecas más usadas para la visualización de datos, tanto en el análisis exploratorio como en la comunicación efectiva de resultados.