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Business Analytics

El crecimiento exponencial en la generación de datos ha favorecido el avance de diversas técnicas de analítica avanzada, en particular de Machine Learning. 

Esta dinámica está dando lugar a grandes oportunidades y desafíos, favoreciendo a las organizaciones que adoptan una cultura data-driven y utilizan el poder de los datos para tomar decisiones  y desarrollar productos o servicios. 

La Certificación Profesional en Business Analytics de la Escuela de Innovación del ITBA te permitirá conocer los conceptos y aspectos técnicos de Data & Analytics desde una perspectiva ejecutiva, de modo tal que se alcance el conocimiento necesario para comprender las diferentes tecnologías involucradas en el proceso de analytics, así como las técnicas y metodologías aplicadas.

Las habilidades que desarrollarás:

  1. Capacidad para interactuar eficazmente con ingenieros de sistemas y científicos de datos.
  2. Manejo de herramientas de análisis para traducir oportunidades de negocio.
  3. Capacidad de capitalizar datos y  transformar insights en acciones.
  4.  Conocimientos para identificar problemas y diseñar soluciones basadas en datos.

    Para recibir más información, contactanos a través del formulario de consulta

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    Inicio mail de bienvenida: Consultar

    Fin: –

    Cursada: martes de 18:30 a 21:30 hs. (UTC-3)

    Duración: 5 semanas (20 hs.)

    Modalidad: Virtual

    Precio: Consultar

    Medios de Pago: Paypal o Bitso

    ¿A quién va dirigido?

    L

    Ejecutivos y mandos medios que busquen interiorizarse sobre las tecnologías de data analytics desde una perspectiva gerencial.

    L

    Profesionales que quieran interactuar con equipos de ingenieros o científicos de datos para liderar proyectos basados en datos.

    L

    Profesionales que quieran conocer las diferentes tecnologías involucradas en el proceso de analytics, así como las técnicas y metodologías aplicadas.

    Plan de estudios

    Módulo I: Introducción a Big Data

    Surgimiento de Big Data. Definición. Tecnologías asociadas a Big Data. Data Warehouse y Data Lake. Patrones Arquitecturales de Integración. Perfiles orientados a Big Data . Interacción entre los perfiles. Principios y aplicaciones de IoT.

    Módulo II: Gobierno de Datos

    Gobierno de datos: Gobierno de datos (qué es, su importancia). Roles de datos. Calidad, Privacidad, Seguridad y Metadatos.

    Módulo III: Business Intelligence y Analytics

    Introducción a BI: definición, herramientas, aplicaciones, evolución histórica. Elementos de estadística descriptiva y visualizaciones. Reportes operativos y analíticos, dashboards. Scorecard, KPIs y KQIs. Advanced Analytics.

    Módulo IV: Data Science y Machine Learning

    Definición de Data Science. Relación entre IA, ML, DL. Sistemas basados en reglas vs. Machine Learning. Ciclo de vida de un proyecto de Data Science. Clasificación de algoritmos de Machine Learning. Metodología de Machine Learning. Evaluación de modelos.

    Módulo V: MLOps

    Motivación: brecha de deployment. Ciclo de vida y sus flujos de trabajo de Machine Learning Engineering. Automatización y componentes. Medición de modelos productivos.

    Conocé al coordinador académico

    Paolo Donizetti

    Paolo es Licenciado en Economía por la Universidad de Buenos Aires y Licenciado en Matemáticas por la Università degli Studi di Roma “La Sapienza”. Es Master en Investigación de Mercado y Data Mining por la Università di Bologna. Trabajó en Coca-Cola de Argentina y en el Grupo Techint. Actualmente es consultor independiente de Data Science y director de la Maestría en Management & Analytics del ITBA.

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