Estructura del programa
A lo largo de dos meses desarrollarás gradualmente tu agilidad para la analítica, con lo que estarás mejor preparado para actuar en un mundo centrado en datos que evoluciona rápidamente.
Módulo 1: Introducción a la analítica de negocios y la IA:
Desde el principio, este programa basa tu comprensión de la analítica de negocios en el mundo real abordando casos de negocios verdaderos, no solo aplicaciones teóricas. En este módulo presentamos el modelo de operación centrado en IA y cómo aprovechar sus cuatro componentes para lograr escala, alcance e innovación.
Módulo 2: Analítica descriptiva: acceso, transformación y visualización de datos:
Este módulo se relaciona por completo con los datos: cómo acceder a ellos, procesarlos, transformarlos y volverlos disponibles para la IA. También presentamos el concepto de visualización de datos y exploramos algunas de las mejores prácticas para conseguir lo anterior.
Módulo 3: Analítica predictiva: aprendizaje supervisado para negocios (parte 1):
En este módulo aprenderás a explotar patrones en datos históricos para predecir eventos futuros utilizando la analítica predictiva, una herramienta clave para identificar riesgos y oportunidades. Asimismo, examinaremos el alcance del aprendizaje supervisado en los negocios utilizando varios ejemplos.
Módulo 4: Analítica predictiva: aprendizaje supervisado para negocios (parte 2):
Continuamos con nuestro análisis del aprendizaje supervisado y la analítica predictiva, presentando técnicas vanguardistas en materia de IA para posibilitar la toma de decisiones impulsadas por datos.
Módulo 5: Analítica descriptiva: aprendizaje no supervisado para negocios:
En este módulo cambiamos al machine learning no supervisado, que puede ayudarte a agrupar datos de manera más eficaz. La amplia gama de aplicaciones de negocios abarca desde segmentación de clientes hasta detección de operaciones fraudulentas.
Módulo 6: Analítica prescriptiva: aprendizaje por refuerzo para negocios:
Aquí exploramos las formas en que los negocios centrados en IA utilizan el aprendizaje por refuerzo para los sistemas de recomendación, la publicidad en internet, las operaciones bursátiles, la asistencia médica y muchas otras aplicaciones. La computadora ejecuta una sucesión de interacciones a base de prueba y error dentro de un entorno dinámico para tratar de determinar cuál es el mejor enfoque.
Módulo 7: Analítica prescriptiva: experimentación:
En este módulo aprendemos cómo las empresas desarrollan plataformas de experimentación que les permiten correr muchas pruebas a alta velocidad, lo que a su vez posibilita que aprendan, se adapten, innoven y tomen buenas decisiones de negocios, incluso en momentos de incertidumbre.
Módulo 8: El futuro del big data y la IA:
Analizaremos primero algunas preocupaciones asociadas con el uso del machine learning en la analítica prescriptiva y cómo podría repercutir posteriormente en nuestras estrategias de negocios. Después analizaremos la protección de datos y la privacidad, que seguirán siendo importantes consideraciones en el mundo del big data. No solo presentaremos algunas de las mejores prácticas para la protección de datos, sino que también delinearemos los pasos para desarrollar una estrategia de datos más general.
Módulo 1: Introducción a la analítica de negocios y la IA:
Desde el principio, este programa basa tu comprensión de la analítica de negocios en el mundo real abordando casos de negocios verdaderos, no solo aplicaciones teóricas. En este módulo presentamos el modelo de operación centrado en IA y cómo aprovechar sus cuatro componentes para lograr escala, alcance e innovación.
Módulo 5: Analítica descriptiva: aprendizaje no supervisado para negocios:
En este módulo cambiamos al machine learning no supervisado, que puede ayudarte a agrupar datos de manera más eficaz. La amplia gama de aplicaciones de negocios abarca desde segmentación de clientes hasta detección de operaciones fraudulentas.
Módulo 2: Analítica descriptiva: acceso, transformación y visualización de datos:
Este módulo se relaciona por completo con los datos: cómo acceder a ellos, procesarlos, transformarlos y volverlos disponibles para la IA. También presentamos el concepto de visualización de datos y exploramos algunas de las mejores prácticas para conseguir lo anterior.
Módulo 6: Analítica prescriptiva: aprendizaje por refuerzo para negocios:
Aquí exploramos las formas en que los negocios centrados en IA utilizan el aprendizaje por refuerzo para los sistemas de recomendación, la publicidad en internet, las operaciones bursátiles, la asistencia médica y muchas otras aplicaciones. La computadora ejecuta una sucesión de interacciones a base de prueba y error dentro de un entorno dinámico para tratar de determinar cuál es el mejor enfoque.
Módulo 3: Analítica predictiva: aprendizaje supervisado para negocios (parte 1):
En este módulo aprenderás a explotar patrones en datos históricos para predecir eventos futuros utilizando la analítica predictiva, una herramienta clave para identificar riesgos y oportunidades. Asimismo, examinaremos el alcance del aprendizaje supervisado en los negocios utilizando varios ejemplos.
Módulo 7: Analítica prescriptiva: experimentación:
En este módulo aprendemos cómo las empresas desarrollan plataformas de experimentación que les permiten correr muchas pruebas a alta velocidad, lo que a su vez posibilita que aprendan, se adapten, innoven y tomen buenas decisiones de negocios, incluso en momentos de incertidumbre.
Módulo 4: Analítica predictiva: aprendizaje supervisado para negocios (parte 2):
Continuamos con nuestro análisis del aprendizaje supervisado y la analítica predictiva, presentando técnicas vanguardistas en materia de IA para posibilitar la toma de decisiones impulsadas por datos.
Módulo 8: El futuro del big data y la IA:
Analizaremos primero algunas preocupaciones asociadas con el uso del machine learning en la analítica prescriptiva y cómo podría repercutir posteriormente en nuestras estrategias de negocios. Después analizaremos la protección de datos y la privacidad, que seguirán siendo importantes consideraciones en el mundo del big data. No solo presentaremos algunas de las mejores prácticas para la protección de datos, sino que también delinearemos los pasos para desarrollar una estrategia de datos más general.
Proyecto final – El programa de dos meses Analítica de negocios para líderes: de los datos a las decisiones culmina con un proyecto final, en el cual resolverás un problema de negocios del mundo real utilizando un modelo de operación centrado en IA.
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