Analiza los beneficios de la aplicación de técnicas de analítica del dato en cada departamento de la empresa” 

Este programa tiene el propósito de capacitar a los ingenieros informáticos en el análisis de cada departamento para identificar las necesidades y aplicaciones más importantes en cada uno de ellos. De esta forma, se generará un conocimiento especializado para elegir una metodología adecuada. Lo anterior resulta fundamental si tenemos en cuenta la enorme cantidad de datos que se generan diariamente en las empresas. 

En función de lo anterior, se hace indispensable contar con profesionales que conozcan las problemáticas actuales y estudien soluciones viables. Por este motivo, existen distintas técnicas y herramientas de software, gracias a las cuales se puede analizar e interpretar los datos de una forma mucho más eficiente. Con estas herramientas las empresas, analistas y científicos pueden entenderlos e interpretarlos de forma correcta. 

En cada módulo de esta Especialización se revisarán los aspectos fundamentales que necesita conocer un ingeniero informático interesado en este campo, lo que le permitirá desarrollar las bases teóricas para realizar las representaciones gráficas más adecuadas de cara a la aplicación de técnicas de ciencia de datos. Así como analiza aquellos modelos que presentan una mayor versatilidad y adaptación para el análisis de series temporales como son los modelos asociados a series económicas. 

Todo el contenido está disponible desde una modalidad 100% online que aporta al alumno la facilidad de poder cursarlo cómodamente, dónde y cuándo quiera. Solo necesitará un dispositivo con acceso a internet para lanzar su carrera un paso más allá. Una modalidad acorde al tiempo actual con todas las garantías para posicionar al ingeniero en un sector altamente demandado. 

Genera conocimiento especializado para desarrollar análisis predictivos y conviértete en un ingeniero de gran nivel” 

Esta Especialización en Análisis de Datos Empresariales contiene el programa educativo más completo y actualizado del panorama universitario. Las características más destacadas de la capacitación son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en ingeniería enfocada en el análisis del dato 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional  
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje  
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras   
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual  
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Convierte este programa en la oportunidad perfecta para desarrollar la formulación y las propiedades básicas de los modelos univariantes de series temporales” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.   

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.   

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos. 

Genera conocimiento especializado en representación y analítica de datos y destaca en un sector con gran demanda internacional"

Determina la creación de cuadros de mando y KPI´s en función del departamento con un programa que impulsará tu carrera"

El temario para esta Especialización se ha desarrollado siguiendo los requerimientos y recomendaciones del cuerpo docente, de esta forma cada módulo ofrece una visión amplia y detallada sobre el análisis espectral de series temporales univariantes, así como los aspectos fundamentales relacionados con la inferencia basada en el periodograma y su interpretación. Asimismo, destaca por permitir el desarrollo de las habilidades analíticas que permitirán tomar decisiones coherentes en un entorno laboral competitivo.

Estima la probabilidad y la tendencia de una serie temporal para un horizonte temporal establecido y conviértete en un agente diferenciador en tu empresa” 

Módulo 1. Analítica del dato en la organización empresarial        

1.1. Análisis de negocio 

1.1.1. Análisis de Negocio
1.1.2. Estructura del dato
1.1.3. Fases y elementos 

1.2. Analítica del dato en la empresa

1.2.1. Cuadros de mando y KPI´s por departamentos 
1.2.2. Informes operativos, tácticos y estratégicos
1.2.3. Analítica del dato aplicada a cada departamento

1.2.3.1. Marketing y comunicación
1.2.3.2. Comercial
1.2.3.3. Atención al cliente
1.2.3.4. Compras 
1.2.3.5. Administración
1.2.3.6. RR.HH
1.2.3.7. Producción
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing y comunicación

1.3.1. KPI´s a medir, aplicaciones y beneficios
1.3.2. Sistemas de Marketing y Data Warehouse
1.3.3. Implementación de una estructura de analítica del dato en Marketing
1.3.4. Plan de Marketing y comunicación 
1.3.5. Estrategias, predicción y gestión de campañas

1.4. Comercial y ventas 

1.4.1. Aportaciones de analítica del dato en el área comercial 
1.4.2. Necesidades del departamento de Ventas
1.4.3. Estudios de mercado 

1.5. Atención al cliente 

1.5.1. Fidelización 
1.5.2. Calidad personal e inteligencia emocional 
1.5.3. Satisfacción del cliente

1.6. Compras  

1.6.1. Analítica del dato para estudios de mercado
1.6.2. Analítica del dato para estudios de competencia
1.6.3. Otras aplicaciones

1.7. Administración  

1.7.1. Necesidades en el departamento de administración
1.7.2. Data Warehouse y análisis de riesgo financiero 
1.7.3. Data Warehouse y análisis de riesgo de crédito

1.8. Recursos humanos

1.8.1. RR.HH y beneficios de la analítica del dato
1.8.2. Herramientas de analítica del dato en el departamento de RR.HH
1.8.3. Aplicación de analítica del dato en los RR.HH

1.9. Producción  

1.9.1. Análisis de datos en un departamento de producción
1.9.2. Aplicaciones
1.9.3. Beneficios 

1.10. IT 

1.10.1. Departamento de IT
1.10.2. Analítica del dato y transformación digital  
1.10.3. Innovación y productividad

Módulo 2. Representación gráfica para análisis de datos        

2.1. Análisis exploratorio 

2.1.1. Representación para análisis de información
2.1.2. El valor de la representación gráfica
2.1.3. Nuevos paradigmas de la representación gráfica

2.2. Optimización para ciencia de datos 

2.2.1. La gama cromática y el diseño
2.2.2. La Gestalt en la representación gráfica
2.2.3. Errores a evitar y consejos  

2.3. Fuentes de datos básicos

2.3.1. Para representación de calidad
2.3.2. Para representación de cantidad
2.3.3. Para representación de tiempo

2.4. Fuentes de datos complejos

2.4.1. Archivos, listados y BBDD 
2.4.2. Datos abiertos
2.4.3. Datos de generación continua

2.5. Tipos de gráficas 

2.5.1. Representaciones básicas
2.5.2. Representación de bloques 
2.5.3. Representación para análisis de dispersión
2.5.4. Representaciones circulares
2.5.5. Representaciones burbujas
2.5.6. Representaciones geográficas 

2.6. Tipos de visualización

2.6.1. Comparativas y relacional
2.6.2. Distribución
2.6.3. Jerárquica

2.7. Diseño de informes con representación gráfica 

2.7.1. Aplicación de gráficas en informes de Marketing
2.7.2. Aplicación de gráficas en cuadros de mando y KPI´s
2.7.3. Aplicación de gráficas en planes estratégicos
2.7.4. Otros usos: ciencia, salud, negocio 

2.8. Narración gráfica

2.8.1. La narración gráfica
2.8.2. Evolución 
2.8.3. Utilidad

2.9. Herramientas orientadas a visualización 

2.9.1. Herramientas avanzadas
2.9.2. Software en línea
2.9.3. Open Source

2.10. Nuevas tecnologías en la visualización de datos 

2.10.1. Sistemas para virtualización de la realidad
2.10.2. Sistemas para aumento y mejora de la realidad
2.10.3. Sistemas inteligentes

Módulo 3. Predictibilidad y análisis de fenómenos estocásticos

3.1. Series de tiempo

3.1.1. Series de tiempo  
3.1.2. Utilidad y aplicabilidad
3.1.3. Casuística relacionada

3.2. La Serie Temporal

3.2.1. Tendencia estacionalidad de ST
3.2.2. Variaciones típicas
3.2.3. Análisis de residuos

3.3. Tipologías

3.3.1. Estacionarias
3.3.2. No estacionarias
3.3.3. Transformaciones y ajustes

3.4. Esquemas para series temporales 

3.4.1. Esquema (modelo) aditivo
3.4.2. Esquema (modelo) multiplicativo
3.4.3. Procedimientos para determinar el tipo de modelo

3.5. Métodos básicos de forecast

3.5.1. Media
3.5.2. Naïve
3.5.3. Naïve estacional
3.5.4. Comparación de métodos

3.6. Análisis de residuos 

3.6.1. Autocorrelación
3.6.2. ACF de residuos
3.6.3. Test de correlación

3.7. Regresión en el contexto de series temporales 

3.7.1. ANOVA
3.7.2. Fundamentos
3.7.3. Aplicación practica 

3.8. Modelos predictivos de series temporales

3.8.1. ARIMA
3.8.2. Suavizado exponencial 

3.9. Manipulación y análisis de series temporales con R

3.9.1. Preparación de los datos
3.9.2. Identificación de patrones
3.9.3. Análisis del modelo
3.9.4. Predicción

3.10. Análisis gráficos combinados con R 

3.10.1. Situaciones habituales
3.10.2. Aplicación práctica para resolución de problemas sencillos 
3.10.3. Aplicación práctica para resolución de problemas avanzados 

Una capacitación única que destaca por la calidad de su contenido y su excelente cuadro docente”