Diplomado en Data Analytics: Análisis, Visualización y Toma de Decisiones Basada en Datos - En línea
Información del curso
Descripción
El Diplomado en Data Analytics: Análisis, Visualización y Toma de Decisiones Basada en Datos prepara para apoyar decisiones estratégicas mediante el análisis e interpretación de datos, orientándose a mejorar procesos y eficiencia en distintos sectores.
La formación desarrolla habilidades para identificar tendencias, anticipar resultados y comunicar hallazgos a través de visualizaciones, incorporando herramientas habituales como Excel, SQL, Power BI y Python.
Con un enfoque aplicado a inteligencia de negocio y transformación digital, permite adquirir metodologías útiles para entornos empresariales, tecnológicos e industriales.
Temario
- 1.1 Introducción a la analítica de datos y sus aplicaciones en diferentes industrias
- 1.2 Tipos de análisis de datos: Descriptivo, Diagnóstico, Predictivo, Prescriptivo
- 1.3 Tipos de datos y formatos más utilizados en análisis (CSV, Excel, Bases de Datos)
- 1.4 Introducción a herramientas clave: Excel, SQL, Power BI y Python
- 1.5 Fundamentos de gobernanza de datos y ética en la gestión de información
- 1.6 Planificación de la recolección de datos
2. Procesamiento y Manipulación de Datos con Excel y SQL (16 Horas)
- 2.1 Técnicas de limpieza y preparación de datos
- 2.2 Funciones avanzadas de Excel para análisis de datos
- 2.3 Introducción a bases de datos y SQL
- 2.4 Conceptos de repetibilidad y reproducibilidad en el análisis de datos
- 3.1 Importancia de la visualización para la interpretación de datos
- 3.2 Selección de gráficos adecuados según el tipo de datos
- 3.3 Aplicación de los principios Gestalt en visualización de datos
- 3.4 Introducción a Power BI para la creación de dashboards interactivos
- 3.5 Técnicas de storytelling con datos: Modelo SCQA (Situación, Complicación, Pregunta, Respuesta)
4. Análisis Estadístico de Datos (16 Horas)
- 4.1 Estadística descriptiva
- 4.2 Introducción a la probabilidad y distribuciones de datos
- 4.3 Diferencias entre correlación y causalidad
- 4.4 Pruebas de hipótesis y niveles de confianza
- 4.5 Métodos de muestreo y estrategias de análisis de variación en datos
- 4.6 Herramientas estadísticas en Excel
5. Introducción a la Analítica Predictiva y Patrones en Datos (16 Horas)
- 5.1 Introducción a la Analítica Predictiva
- 5.2 Análisis de Series de Tiempo y Pronósticos
- 5.3 Introducción a Python para Análisis de Datos
- 5.4 Creación de un Modelo de Regresión Lineal en Python
- 5.5 Identificación de Patrones en Datos
- 5.6 Aplicaciones Empresariales de la Analítica Predictiva
- 5.7 Desafíos y Consideraciones Éticas en la Analítica Predictiva
6. Análisis de Causa Raíz y Priorización de Soluciones (16 Horas)
- 6.1 Técnicas de análisis de causa raíz
- 6.2 Enfoques de brainstorming disruptivo para solución de problemas
- 6.3 Uso de la Matriz Causa-Efecto para priorización de soluciones
- 6.4 Aplicación del análisis de datos en procesos de mejora continua
- 6.5 Relación del análisis de datos con metodologías Lean y Six Sigma
Competencias para las que te prepara el curso
• Aplicar conceptos fundamentales de análisis de datos para la toma de decisiones.
• Utilizar herramientas como Excel, SQL, Power BI y Python para el análisis de datos.
• Realizar limpieza y transformación de datos para garantizar su calidad.
• Crear reportes y dashboards interactivos en Power BI.
• Aplicar técnicas estadísticas básicas para el análisis de datos.
• Implementar modelos predictivos simples para identificar patrones y tendencias.
• Aplicar metodologías de análisis de causa raíz y priorización de soluciones.
• Comunicar hallazgos de datos de manera clara y efectiva.
• Comprender la importancia de la ética y gobernanza de datos.
• Aplicar el análisis de datos en contextos empresariales y de mejora de procesos.
Destinatarios
- Dirigido a Profesionistas que buscan desarrollar habilidades en Análisis de Datos, Visualización de Datos, SQL, Power BI y Toma de Decisiones.
- Profesionistas que buscan desarrollar habilidades en análisis de datos.
- Gerentes y líderes que requieren tomar decisiones basadas en datos.
- Analistas principiantes o en transición a roles relacionados con datos.
- Emprendedores que desean utilizar datos para optimizar su negocio.
- Consultores y profesionales que trabajan con grandes volúmenes de información.
Metodología
- Actividades dirigidas por el académico que implementen la metodología Aprendizaje Basado en Problemas (ABP).
- Experiencias estructuradas que faciliten la experimentación y participación de los alumnos en actividades concretas.
- Análisis crítico de lecturas relacionadas con la temática del curso para su discusión y exposición de conclusiones.
- Participación interactiva entre el grupo y el académico para resolver dudas, exponer inquietudes, formular preguntas y plantear soluciones a problemas.
- Representación de roles que simulen una situación para que el alumno practique sus habilidades y competencias.
- Investigación documental para el acopio de información de fuentes primarias y secundarias.
- Trabajo en equipo para desarrollar tareas, resolver problemas y/o elaborar productos.
Idiomas en los que se imparte
Español
Duración
Objetivos
- Desarrollar en los participantes las competencias en análisis de datos para la toma de decisiones basada en evidencia, mediante el uso de herramientas como Excel, SQL, Power BI y Python.
- El programa abarca desde la recolección, limpieza y transformación de datos hasta su análisis, visualización y modelado predictivo.
- Se enfoca en la aplicación de técnicas estadísticas y de inteligencia de negocios para interpretar información de manera efectiva.
- Busca fortalecer la capacidad de los participantes para identificar patrones, optimizar procesos y comunicar hallazgos de datos a distintos públicos, facilitando la toma de decisiones estratégicas en entornos empresariales y organizacionales.
Título obtenido
Al finalizar recibirás 2 Diplomas por parte de Universidad Anàhuac y Gyaniss Executive Education.
Promociones
Precio
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Profesorado
Equipo de profesionales altamente cualificados.
