Análisis Predictivo: Cómo mejorar la toma de decisiones de negocio

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8 semanas, online
4-6 horas por semana

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El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
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Optimiza tus decisiones comerciales con el poder de los datos

Este programa de INCAE permite adentrarse en la lógica del proceso de analytics y desarrolla la capacidad de cada participante para la toma de decisiones difíciles en entornos complejos e inciertos. A lo largo de siete semanas, aprenderás a estructurar, interpretar y aplicar los insights, a través de la teoría y de aplicaciones prácticas utilizando la metodología de casos.

Destacados del programa

Promueve el trabajo en equipo en un extenso caso de estudio, donde aplicas conceptos y aprendizajes.

Brinda recursos que guían el aprendizaje, la interacción con pares y con líderes expertos.

Comprende actividades aplicadas para practicar el análisis y la interpretación de datos.

Este certificado es para ti si:

  • Te dedicas al análisis de datos, su interpretación y aplicación de resultados para facilitar la toma de decisiones.
  • Ya has participado en un bootcamp de Data Science o Data Analytics y quieres profundizar en sus posibilidades.
  • Estás interesado en business analytics y aprendizaje automático (machine learning).
  • Quieres saber más de Data savy y Data literate.

Aprendizajes clave

  • Conoce los ejes fundamentales del análisis predictivo: El modelado predictivo, el análisis y la optimización de decisiones y el perfil de transacciones.
  • Aprende cómo introducir analíticas en negocios inciertos y complejos para una mejor toma de decisiones.
  • Identifica los sesgos que pueden ocurrir al tomar una decisión, con el fin de minimizarlos mediante un proceso estructurado.
  • Genera visualizaciones, análisis descriptivos y prueba de hipótesis utilizando el programa Radiant for R.
  • Crea modelos predictivos para tomar mejores decisiones de negocio utilizando el programa Radiant for R.
  • Ejecuta diseños experimentales online, usando plataformas de crowdsourcing.
  • Identifica limitaciones, sesgos en la aplicación, casos de éxito y fracaso.

Plan de estudios

Semana 0:

Orientación

Semana 1:

El qué y el por qué

Semana 2:

Configurar la caja de herramientas

Semana 3:

Análisis y regresión

Semana 4:

Experimentación

Semana 5:

Análisis de regresión avanzada

Semana 6:

Entrar en el aprendizaje automático

Semana 7:

Aprendiendo de otros, limitaciones y precaución

Semana 0:

Orientación

Semana 4:

Experimentación

Semana 1:

El qué y el por qué

Semana 5:

Análisis de regresión avanzada

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Entrar en el aprendizaje automático

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Análisis y regresión

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Aprendiendo de otros, limitaciones y precaución
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Tu viaje de aprendizaje

Red de trabajo con pares y feedback.

Contenidos y recursos de aprendizaje, incluyendo videos de profesores expertos en el tema.

Plan y objetivos de aprendizaje semanales. Instrucciones claras, asignaciones y actividades.

Profesor

Faculty Member Florian M. Federspiel

Florian M. Federspiel, Ph.D.

Profesor de INCAE en las áreas de decisiones gerenciales y métodos cuantitativos

Profesor Adjunto en el área de Operaciones y Tecnología en IE Business School y miembro de Decision Analysis Society; así como coeditor de la columna Ask Das de Decision Analysis Today. Más información
Faculty Member Florian M. Federspiel

Florian M. Federspiel, Ph.D.

Profesor de INCAE en las áreas de decisiones gerenciales y métodos cuantitativos

Profesor Adjunto en el área de Operaciones y Tecnología, en IE Business School, y miembro de Decision Analysis Society (INFORMS), así como coeditor de la columna Ask DAS, de Decision Analysis Today.

El profesor Federspiel obtuvo su doctorado en Ciencias de Decisiones Gerenciales en IE Business School y un MSc. en Gerencia Internacional de la misma escuela.

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Certificado

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Todos los participantes que concluyen satisfactoriamente el programa reciben un Certificado Digital Verificado de conclusión de estudios otorgado por INCAE Business School.

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