Fechas
En el contexto actual, donde la información es abundante y el ritmo de los negocios impone desafíos constantes, la habilidad para tomar decisiones informadas y rápidas se ha convertido en un diferenciador competitivo clave.
Frente a este escenario, surge la necesidad de capacitar a profesionales en el manejo eficaz de datos y en la aplicación de técnicas de optimización que permitan una toma de decisiones estratégica y sustentada. Este programa ha sido diseñado como respuesta a esa necesidad, ofreciendo una formación inicial en el análisis de datos mediante Python y en la implementación de estrategias basadas en datos.
A través de una combinación de teoría y práctica aplicada, el programa busca proveer a los participantes las competencias necesarias para transformar datos en insights y estos, a su vez, en decisiones empresariales que impulsen el crecimiento y la innovación en sus organizaciones.
Virtual
Las videoconferencias en vivo se realizarán los lunes y miércoles de 18:00 a 20:00 y 2 sábados por mes de 08:30 a 12:30.
$690 más IVA
Objetivos de Aprendizaje
- Analizar conjuntos de datos con Python para fundamentar decisiones empresariales.
- Desarrollar algoritmos que automatizan tareas y mejoran procesos de negocio.
- Implementar técnicas de análisis de datos para la toma de decisiones en entornos empresariales.
Contenido
Fundamentos de Python para análisis de datos
Introducción a Python y configuración de entorno
Inicia con la configuración de Anaconda, facilitando la gestión de paquetes y entornos de trabajo. Se introduce Python, cubriendo desde la ejecución de scripts básicos hasta el manejo de estructuras de datos, proporcionando las herramientas necesarias para abordar problemas de análisis de datos.
Desarrollo de algoritmos y automatización
Aborda el desarrollo de algoritmos simples y la automatización de procesos con Python. Se ofrece una comprensión de cómo automatizar la recopilación y análisis de datos, preparando para aplicar estas técnicas en entornos empresariales.
Análisis de datos para la toma de decisiones
Manipulación y análisis de datos con Python
Introduce el uso de Python y Pandas para transformar y analizar datos efectivamente. Incorpora herramientas para la importación y limpieza de datos, utilizando análisis estadístico y visualizaciones impactantes para comunicar efectivamente con datos. Se abarca el proceso para extraer, filtrar y transformar datos para descubrir insights relevantes para decisiones empresariales.
Toma de decisiones basada en datos
Se enfoca en aplicar técnicas estadísticas en Python para fundamentar decisiones empresariales, utilizando casos prácticos sobre segmentación de clientes, marketing y A/B testing. Se exploran herramientas para analizar, interpretar y extraer conclusiones valiosas de los datos, impulsando estrategias efectivas y basadas en evidencia.
Actividades extracurriculares
Charlas complementarias
Alineados a la filosofía de Artes Liberales de la USFQ en la cual todas las áreas del conocimiento tienen igual relevancia y aportan al desarrollo del conocimiento, este programa incluye charlas virtuales con diferentes temáticas de interés actual. Estas son abiertas al público en general, o son parte de otros programas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional.
Foro empresarial
El foro empresarial es un espacio virtual de encuentro entre los estudiantes y panelistas; emprendedores, empresarios, profesores y expertos, quienes compartirán sus perspectivas, tendencias y mejores prácticas. Los foros se manejarán acorde al cronograma anual, participan los estudiantes de programas no titulados y maestrías de Escuela de Empresas. Es un espacio que robustece el contenido académico del programa, la asistencia es opcional.
Actividades
Este programa cuenta con distintas actividades virtuales, que incluyen presentaciones, ejercicios prácticos de aplicación real de los conceptos presentados, talleres, discusiones, entre otros. El programa aplica una metodología activa, participativa y crítica, que vincula la teoría con la práctica.
Los estudiantes deben acceder a la plataforma virtual Desire to Learn (D2L), con al menos 2 horas de anticipación para familiarizarse, utilizar los recursos de estudio y completar las actividades virtuales. El acceso a la plataforma D2L se encuentra vigente desde el inicio del programa hasta un mes posterior a su finalización.