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Analítica de Negocios para Líderes

De los Datos a las Decisiones

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Course Dates

COMIENZA EL

3 de noviembre del 2021

Course Duration

DURACIÓN

2 meses, online
4-6 horas a la semana

Los datos impulsan el futuro de los negocios

Los líderes empresariales de hoy saben que la analítica es crucial para el éxito de mañana. Muchos ya han descubierto qué las decisiones impulsadas por datos posibilitan casos de negocios más sólidos y más ágiles, mientras que otros quedan rezagados.

En todos los sectores, los profesionales de negocios -incluidos aquellos sin ninguna experiencia en codificación o analítica avanzada- están reconociendo la necesidad de aumentar su “fluidez de datos” y comprender cómo es que tecnologías clave (la Inteligencia Artificial por ejemplo) convergen e interactúan con la analítica de datos. En este programa -con el apoyo de actividades prácticas, sesiones en vivo y estudios de caso del mundo real- descubrirás cómo las decisiones impulsadas por datos propician estudios de caso más sólidos y ágiles.

23x

Las organizaciones impulsadas por datos tienen 23 veces más probabilidades de ganar clientes, 6 veces más probabilidades de retenerlos y 19 veces más probabilidades de ser rentables.

FUENTE: FORBES

94%

94% de las empresas indican que los datos y la analítica son importantes para el crecimiento de su negocio y su transformación digital.

FUENTE: GARTNER

¿Para quién es este programa?

Las empresas están utilizando la analítica para incrementar la eficiencia, mejorar el servicio a clientes e identificar riesgos y oportunidades en todos los sectores. El programa está diseñado para los profesionales de negocios que reconocen esta tendencia creciente y desean usar datos y técnicas analíticas para orientar la estrategia en los niveles altos de sus organizaciones. (No es necesario tener experiencia previa en codificación o analítica avanzada.) Analítica de negocios para Líderes: de los Datos a las Decisiones puede ser particularmente benéfico para quienes desempeñan los siguientes cargos:

Directivos de nivel medio a superior que desean llevar la innovación a sus organizaciones aprovechando modelos de toma de decisiones basados en datos. Los roles representativos incluyen:

  • Director de Proyectos
  • Director de Ventas
  • Director de Finanzas
  • Director de Operaciones
  • Director de Productos
  • Director de Marketing
  • Director de Marketing de Productos
  • Director de Ingeniería
  • Director de Productos y Servicios Estratégicos
  • Directores de Inversiones
  • Directores Ejecutivos

Altos ejecutivos y líderes empresariales que desean entender mejor las posibles oportunidades de negocios a través de la analítica, así como las regulaciones relacionadas con la protección de datos y las implicaciones en materia de privacidad. Los roles representativos incluyen:

  • Director General de Estrategia
  • Director General Ejecutivo
  • Director General de Operaciones
  • Director General de Administración
  • Director General de Tecnología
  • Director General de Información
  • Fundador
  • Socio
  • Director General de Marketing

Consultores que desean brindar soluciones a los clientes con base en los datos y las tecnologías más recientes. Los roles representativos incluyen:

  • Consultor en Transformación Digital
  • Consultor Principal
  • Consultor Financiero
  • Consultor en Administración

Profesionales de analítica de datos y tecnología que desean desplegar la hoja de ruta para iniciativas de analítica e IA en su organización, con objeto de resolver problemas clave del negocio. Los roles representativos incluyen:

  • Director de Analítica de Datos
  • Director de Información y Sistemas de Datos
  • Diseñador de Innovación Tecnológica
  • Estratega de Datos
  • Director de Inteligencia de Negocios
  • Líder de Proyecto de Analítica
  • Líder de Tecnología

Aprendizajes clave

Este programa te posicionará para:

  • Obtener ventajas competitivas captando oportunidades de negocio a partir del análisis de los datos
  • Crear modelos de toma de decisiones basados en datos en distintas áreas de la organización
  • Aprovechar los datos y la experimentación para impulsar la innovación
  • Evaluar mejor los enfoques y estrategias de la analítica de negocios
  • Desarrollar un ciclo virtuoso basado en el involucramiento de usuarios, recopilación de datos, diseño de algoritmos, predicción y mejora
  • Conducir las decisiones empresariales a través de la aplicación práctica de un modelo de operación centrado en IA

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.

Descarga el Folleto

Estudios de Caso

Para comprender mejor cómo funciona la analítica de negocios en el mundo real examinaremos varios casos de estudio de estas prominentes compañías:

LendingClub

Explora cómo LendingClub usó aprendizaje supervisado (o analítica predictiva) para pronosticar si los solicitantes de préstamos pagarían o dejarían de hacerlo.

eBay

Descubre de qué manera eBay recurrió a la analítica prescriptiva y la experimentación a fin de tomar decisiones estratégicas para la implementación de atributos.

Osaro

Conoce la forma en que Osaro aprovechó el aprendizaje profundo por refuerzo para posibilitar la automatización y transformar el mercado de almacenes.

Ant Group

Aprende cómo Ant Group desarrolló un modelo de operación centrado en IA a partir de enfoques analíticos para ganar en escala, alcance e innovación.

Nota: Todos los productos y nombres de las compañías son marcas registradas de sus respectivos propietarios. El estudio de estos productos y/o compañías no supone ninguna afiliación o respaldo.

Profesorado

Frederico Finan

Profesor, Departamento de Economía de la UC Berkeley y la Escuela de Negocios Haas

Experto en microeconomía aplicada, el profesor Finan imparte cursos de posgrado en analítica de datos como parte de los programas de maestría en la Escuela Haas. En su investigación utiliza analítica de datos para explorar las interacciones entre las fuerzas económicas y políticas en los países en desarrollo... Más información

Faculty Member Demian Pouzo

Demian Pouzo

Profesor Asociado, Departamento de Economía de la UC Berkeley

El profesor Pouzo es miembro del cuerpo docente de la UC Berkeley desde 2009 e imparte cursos de posgrado en analítica de datos como parte de los programas de educación para ejecutivos de la Escuela de Negocios Haas... Más información

Certificado

Example image of certificate that will be awarded after successful completion of this program

Certificado

Al concluir exitosamente el programa, UC Berkeley Executive Education otorga a los participantes un certificado digital verificado de finalización del curso. Los participantes deben completar el 80% de las actividades requeridas, incluyendo un proyecto final para obtener su certificado de finalización del curso. Este programa también cuenta para obtener el Certificado de Excelencia Empresarial.

Descarga el Folleto

Nota: Este programa concluye con un certificado digital de finalización y no es elegible para obtener créditos para un posgrado/CEU (Unidad de Educación Continua). Una vez completado exitosamente el programa, te enviaremos tu certificado digital verificado (vía correo electrónico) con el nombre que hayas utilizado al registrarte. Todas las imágenes del certificado son meramente ilustrativas y están sujetas a modificaciones a discreción de UC Berkeley Executive Education.

Example image of UC Berkeley Certificate of Business Excellence

Este programa también cuenta para obtener el Certificado de Excelencia Empresarial

Días de curriculum: Dos días

Pilares: Entrepreneurship & Innovation / Strategy & Management

El Certificado de Excelencia Empresarial de la UC Berkeley brinda la oportunidad de crear un plan de estudios personal, estructurado a partir de nuestros cuatros pilares académicos. Los participantes obtendrán un distintivo de certificación de una universidad de clase mundial y disfrutarán de la flexibilidad de concluir el programa en un plazo de hasta tres años.

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