DATA SKILLS: DESCRIPTIVE ANALYTICS

 

ÁREA: TIC

MODALIDAD: Virtual

ESTADO: Inscripción abierta

Q&A: 22/09/2022

INICIO: 12 / 10 / 2022

FINALIZACIÓN: 23 / 11 / 2022

En los últimos años hemos visto como la digitalización ha generado una completa transformación de los modelos de negocio en TODAS las industrias. Las organizaciones, están comenzando una verdadera transición hacia un modelo “as a Service”. Esta transición, hizo que se produzca un crecimiento de usuarios digitales, y una aceleración de generación de clientes en estas empresas.

En paralelo, lo mencionado, sumado al crecimiento de dispositivos conectados a internet, ha causado que el crecimiento de los datos y la información que se transacciona digitalmente crezca exponencialmente.

Todas las empresas se encuentran hoy en día recopilando datos, ya sean hábitos de compra de los consumidores, datos demográficos de fuentes de terceros o información de resultados positivos en el uso de una droga sobre un paciente. A pesar de que estas son buenas noticias, esto no es suficiente: las empresas ahora deben comenzar a usar esos datos para ejecutar cada rama de su negocio. El primer paso para esto, es comenzar a analizar datos históricos, para poder obtener el mayor provecho y tomar decisiones fundamentadas en datos.

Objetivos:
En la Certificación Profesional en Data Skills: Descriptive Analytics aprenderás cómo los datos pueden describir situaciones, comportamientos, clientes, empresas y fenómenos, así como los métodos más efectivos para recopilar datos y decidir qué significan. Aprenderás a contestar de forma cuantitativa ¿qué pasó?, ¿cuándo pasó?, ¿cómo nos impactó? y ¿por qué?, con el objetivo de traducir datos en información, información en insights, e insights en assumptions que podrán lanzar proyectos futuros.

Aplicarás de forma práctica, en diferentes herramientas del mercado (Python, PowerBI, Data Studio, Google Analytics y otras), la diferencia crítica entre los datos que describen una relación causal y los datos que describen una correlativa a medida que exploras la sinergia entre los datos y las decisiones, incluidos los principios para recopilar e interpretar sistemáticamente los datos para tomar mejores decisiones.

También aprenderás cómo se usan los datos para explorar un problema o pregunta, y cómo usar esos datos para crear productos, campañas de marketing y otras estrategias. Utilizaremos datasets reales para descubrir diferentes problemáticas en un e-commerce, o verificaremos algunas estadísticas de diferentes aeropuertos, o incluso analizaremos diferentes tipos de datos relacionados a FIFA o a Spotify.

Al finalizar este curso, no solo tendrás una sólida comprensión de la recopilación e interpretación efectiva de los datos para tomar decisiones data-driven, sino que podrás aplicarlo directamente con tu conocimiento práctico, sin necesidad de contratar perfiles técnicos o tercerizar este servicio.

Dirigido a:

  • Aquellos que quieran transformar datos en información e información en insights para tomar mejores decisiones de negocio (basadas en datos y no en subjetividad).
  • Profesionales con o sin experiencia en programación que quieran desempeñarse en el mundo de los datos, especialmente en los procesos de Business Intelligence, o que quieran comenzar una carrera como Data Analysts.

PLAN DE ESTUDIOS

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Módulo 1 - Introducción general - Las claves de los negocios data-driven
  • Economías de plataforma
  • Las diferencias entre los datos y la información
  • Volumen y naturaleza de los datos en la actualidad
  •  Conceptos de análisis descriptivo y EDA
  •  Estadística descriptiva:
    • Razones, tasas y porcentajes
    • Distribución de frecuencia
    • Medidas de posición o de tendencia central
    • Medidas de dispersión
  • Ciclo de desarrollo analítica descriptiva
  • Curva de analytics
Módulo 2 - Power BI - Introducción a la herramienta
  • Introducción a Power BI
  • La suite de Power BI y versiones de licenciamiento
  • Comparativa entre las herramientas más populares del mercado: Power BI, Tableau, QlikSense
  • Conexiones a orígenes de datos
Módulo 3 - Power BI - Modelado de datos y transformación
  • Principios básicos de modelado de datos dentro de Power BI
  • Transformaciones de datos en módulos:
    • Power Query
    • Dataflows
    • Datamarts
  •  Introducción básica al lenguaje M
  • Introducción básica al lenguaje DAX
  • Generación de EDA sobre dataset de FIFA
  • Generación de modelo relacional sobre dataset OurAirports
Módulo 4 - Power BI - Construcción de dashboard e- commerce
  • Integración de datos (extracciones de Google Analytics y Salesforce)
  • Limpieza y preparación de datos
  • Generación de gráficos y tablero
  • Generación de medidas con DAX
  • Implementación de seguridad (RLS y Workspace access
    management)
  • Despliegue de solución (diferentes metodologías)
Módulo 5 - Data Studio - Introducción a la herramienta y construcción de tablero
  • Introducción a la herramienta + conexiones a fuentes de datos
  • Tablas, Métodos de agregación, Tablas dinámicas y visualizaciones de tarjetas
  • Slicers y filtros de visualización
  • Cálculos personalizados + blended metrics
  • Gráficos de series temporales
  • Otras visualizaciones
  • Publicación y uso compartido de paneles interactivos
Módulo 6- PowerBI & Python - Caso Spotify + Casos anexos + Comienzo de introducción a la predicción básica
  • Introducción a Python (dependiendo el público)
  • Storytelling con data mediante las dos diferentes herramientas.
  • Generación de distribuciones, estadísticas, descripciones de la data.
  • Introducción a la analítica predictiva básica, a partir de los
    conocimientos adquiridos

CUERPO DOCENTE

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Juan Martin Maglione

Juan Martín Maglione es Licenciado en Administración de Empresas, con Máster en
Dirección Estratégica y Tecnológica del ITBA, Máster en Dirección Estratégica y
Tecnológica de la EOI (España). Se ha especializado en Consultoría de Negocios
Internacionales en Fontys University of Applied Sciences en Eindhoven, Holanda,
posee varias especializaciones en Big Data, en Product Management, Agile
Methodologies, Cloud Engineering y Deep Learning en ITBA.


Actualmente, se desempeña como Regional EU Product Transformation Manager en
Banco Santander (Madrid, España) y Head of Artificial Intelligence and Technology en
SAI (Amsterdam, Holanda).


En el pasado fue cofundador de Fictionary, un juego móvil y de Fon.ai, una
organización que proporciona soluciones de Inteligencia Artificial y analítica para
organizaciones públicas y privadas nacionales e internacionales.


También se ha desempeñado como Gerente Regional de Consultoría en Cognitiva,
dando servicio a Argentina, Paraguay y Uruguay.


Formó parte de la consultora KPMG, habiendo participado en la creación de la
práctica de S&OP – Estrategia y Operaciones.


Juan Martin se desempeña como profesor en las siguientes universidades:
Universidad de Pennsylvania (USA) | Fontys University of Applied Sciences (NED) |
ITBA (ARG) | KU (THA) | The Valley (ESP)

MODALIDAD

Modalidad: Virtual
Inicio-Mail de bienvenida: miércoles 12 de octubre
Primera clase sincrónica: miércoles 19 de octubre
Fin: miércoles 23 de noviembre
Duración: 6 semanas (36 hs.- 12 sincrónicas y 24 asincrónicas)
Cursada: miércoles de 17 a 19 hs.
Títulación: Certificado Profesional en Data Skills: Descriptive Analytics

Recomendaciones:

  • Contar con conocimientos básicos de lectura de textos técnicos en inglés.
  • Usuarios de ordenadores Mac que no puedan acceder a Windows, deben generar una instancia de una máquina virtual (esto es un ordenador dentro de su ordenador). Dos  alternativas para solucionarlo:
    Virtual Machine sobre AWS.
    Virtual Machine – VirtualBox.

 

Cierre de Inscripción: 5 de octubre.

Beneficio pronto pago: 15% de bonificación en el valor de la inscripción hasta el 29/09.

 

Para conocer más sobre el programa y/o avanzar con el proceso de inscripción completá el formulario de consulta de la Certificación Profesional en Data Skills: Descriptive Analytics.













Contacto: educacionejecutiva@itba.edu.ar

Conocé más sobre el ITBA